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深度學(xué)習(xí)的MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集識(shí)別方式(準(zhǔn)確率99%,附代碼)_python_腳...
1.Mnist數(shù)據(jù)集介紹 1.1 基本介紹 Mnist數(shù)據(jù)集可以算是學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)最常用到的了。 這個(gè)數(shù)據(jù)集包含70000張手寫數(shù)字圖片,分別是60000張訓(xùn)練圖片和10000張測(cè)試圖片,訓(xùn)練集由來自250個(gè)不同人手寫的數(shù)字構(gòu)成,一般來自高中生,一半來自工作人員,測(cè)試集(test set)也是同樣比例的手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),并且保證了測(cè)試集和訓(xùn)練集的作者不同
www.dbjr.com.cn/python/323270j...htm 2025-6-9
python讀取mnist數(shù)據(jù)集方法案例詳解_python_腳本之家
mnist手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集在機(jī)器學(xué)習(xí)中非常常見,這里記錄一下用python從本地讀取mnist數(shù)據(jù)集的方法。 數(shù)據(jù)集格式介紹 這部分內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)上很常見,這里還是簡(jiǎn)明介紹一下。網(wǎng)絡(luò)上下載的mnist數(shù)據(jù)集包含4個(gè)文件: 前兩個(gè)分別是測(cè)試集的image和label,包含10000個(gè)樣本。后兩個(gè)是訓(xùn)練集的,包含60000個(gè)樣本。.gz表示這個(gè)一個(gè)壓縮包,如...
www.dbjr.com.cn/article/2218...htm 2025-5-31
詳解如何從TensorFlow的mnist數(shù)據(jù)集導(dǎo)出手寫體數(shù)字圖片_python_腳本之...
在TensorFlow的官方入門課程中,多次用到mnist數(shù)據(jù)集。 mnist數(shù)據(jù)集是一個(gè)數(shù)字手寫體圖片庫(kù),但它的存儲(chǔ)格式并非常見的圖片格式,所有的圖片都集中保存在四個(gè)擴(kuò)展名為idx3-ubyte的二進(jìn)制文件。 如果我們想要知道大名鼎鼎的mnist手寫體數(shù)字都長(zhǎng)什么樣子,就需要從mnist數(shù)據(jù)集中導(dǎo)出手寫體數(shù)字圖片。了解這些手寫體的總體形狀,...
www.dbjr.com.cn/article/1669...htm 2025-6-4
python MNIST手寫識(shí)別數(shù)據(jù)調(diào)用API的方法_python_腳本之家
MNIST數(shù)據(jù)集比較小,一般入門機(jī)器學(xué)習(xí)都會(huì)采用這個(gè)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練 下載地址:yann.lecun.com/exdb/mnist/ 有4個(gè)有用的文件: train-images-idx3-ubyte: training set images train-labels-idx1-ubyte: training set labels t10k-images-idx3-ubyte: test set images ...
www.dbjr.com.cn/article/1452...htm 2025-5-31
pytorch教程實(shí)現(xiàn)mnist手寫數(shù)字識(shí)別代碼示例_python_腳本之家
這篇文章主要講解了pytorch教程中如何實(shí)現(xiàn)mnist手寫數(shù)字識(shí)別,文中附有詳細(xì)的代碼示例,test準(zhǔn)確率98%,有需要的朋友可以借鑒參考下+ 目錄1.構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)nn.Moudle是pytorch官方指定的編寫Net模塊,在init函數(shù)中添加需要使用的層,在foeword中定義網(wǎng)絡(luò)流向。下面詳細(xì)解釋各層:...
www.dbjr.com.cn/article/2221...htm 2025-5-15
Tensorflow訓(xùn)練MNIST手寫數(shù)字識(shí)別模型_python_腳本之家
mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE, # 過完所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的迭代次數(shù) LEARNING_RATE_DECAY) # 優(yōu)化損失函數(shù) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize( loss, global_step=global_step) # 反向傳播同時(shí)更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及其滑動(dòng)平均值 with tf.control_dependencies([train_step, ...
www.dbjr.com.cn/article/1802...htm 2025-6-2
Python tensorflow實(shí)現(xiàn)mnist手寫數(shù)字識(shí)別示例【非卷積與卷積實(shí)現(xiàn)...
本文實(shí)例講述了Python tensorflow實(shí)現(xiàn)mnist手寫數(shù)字識(shí)別。分享給大家供大家參考,具體如下:非卷積實(shí)現(xiàn)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data_path =...
www.dbjr.com.cn/article/1766...htm 2025-5-16