我正在使用PyTorch基于MINST数据集创建一个二进制分类器。我希望我的分类器只在0和1之间分类,然而,当我训练它时,错误并没有减少,损失变成了负值。以下是前几次迭代中的错误和损失:
我显然是在期待更好的结果。
下面是我使用的代码:
# Loading the MNISR data reduced to the 0/1 examples
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
mnist_train = datasets.MNIST(".
我目前正在研究手写体数字识别问题。
首先,我已经针对MNIST数据集测试了手写数字样本。
我得到了一个53%的准确性,我需要90%以上的准确性。
以下是我到目前为止为提高准确度所做的努力。
创建了我自己的数据集
- I have created 41,000 examples. To get started I made a small dataset, which has 10000 examples( 1000 for each digits ).
- The dataset was created on the lines of mnist format( probably
我是从读一本书开始学习TensorFlow的,这本书是从对MNIST数字进行分类开始的。
MINIBATCH_SIZE = 50
STEPS = 5000
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(STEPS):
batch = mnist.train.next_batch(MINIBATCH_SIZE)
if i % 100 == 0:
train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dic
我使用tensorflow.examples.tutorials.mnist训练有5个隐藏层的nn。
这就是我训练神经网络的方法:
with tf.Session() as sess:
init.run()
for epoch in range(n_epochs):
for iteration in range(len(mnist.test.labels)//batch_size):
X_batch, y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(training_op, feed_dict=
我想创建MNIST数据集的一个子集(虚拟)。我想用MNIST官方页面(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的FILE FORMATS FOR THE MNIST DATABASE部分)上提到的类似格式来创建它。我想为我的虚拟数据集添加幻数和其他维度 我不能理解如何从numpy数组或CSV (提取后的MNIST图像,我想从中提取子集)创建IDX二进制格式。
我正在使用tensorflow导入一些MNIST输入数据。我遵循了这个教程.
我要把它们进口.
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
我想要能够显示任何图像从培训集。我知道图像的位置是mnist.train.images,所以我试着访问第一张图像,并以这样的方式显示.
with tf.Session() as sess:
#access first image
我正在研究O‘’Reilly的手工机器学习与Scikit学习& Tensorflow。
我正在MNIST数据集上训练一个分类器,我得到了错误
ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1 class
这是我的密码
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X_train, X_test, y_trai
我正在尝试使用MNIST库加载MNIST数据集,您可以在https://github.com/sorki/python-mnist中找到该库。问题来了,我甚至不能加载它。 from mnist import MNIST
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
mndata = MNIST('.')
images, labels = mndata.load_training() 这给了我一个错误: FileNotFoundError: [Errno 2] No such f
以下是评估以训练高斯过程(GP)并用于从MNIST数据集中对图像进行分类的代码。
import numpy as np
from sklearn.metrics.classification import accuracy_score, log_loss
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessClassifier
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import