在下载MNIST数据集并将其加载到相应的变量后,我尝试打印x_tain、x_test、y_train、y_test的值。然后它显示了这个错误。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
print("No of labels in training set {}".format(mnist.y_train.labels.shape)
下面是我使用的全部代码
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
from keras.layers import Input
from keras.models import Model, Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.datasets import m
我目前在Keras网站上关注这个入门教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic 中的几个步骤在调用fashion_mnist.load_data()后遇到此错误 AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.datasets.fashion_mnist' has no attribute 'load_data' 这是完整的输出: Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 27 2018, 03:37:03) [MSC v
我目前正在使用MNIST数据,作为使用numpy和tensorflow的课程的一部分。我正在运行他们在课程中提供的代码,在运行这段代码时,我注意到来自tensorflow的一些警告: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("../data/mnist_data/", one_hot=True) 我查看了文档,发现它已被弃用,应该使用keras中的MNIST。所以我把上面的代码改成这样 from keras.datasets im
我正在学习Tensorflow,并希望使用next_batch作为时尚-MNIST数据集。但我遇到了一个问题,因为Fashion-MNIST的数据集的格式与MNIST数据的格式不同。
对于常规的MNIST,我们可以使用以下代码导入数据:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as ip
mnist = ip.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
但是Tensorflow的教程(网址:),像这样导入时尚
我正在学习tensorflow的基本分类教程。由于代理的原因,我必须离线使用数据集。因此,我没有使用fashion_mnist数据库,而是使用mnist数据集。 from __future__ import absolute_import, division,
print_function, unicode_literals
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy as np
import matplot
我有一个代码来训练MNIST数据集来处理街景门牌号项目,但是当我运行代码时,acc = 0,1
导入库和模块
import numpy as np
np.random.seed(123) # for reproducibility
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Fl
操作系统: windows 10 TensorFlow:2.0.0 Keras:2.2.4
我在试着为MNIST数据集训练CNN。我使用python-mnist模块加载数据集。当我尝试运行代码时,它在时期开始之前就卡住了。我的代码:
from mnist import MNIST
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
mndata=MNIST('data')
train_images,train_labels=mndata.load_training()
test_images,test_labels=mnda
我试图用.imwrite测试openCV的一个MNIST图像,但它显示的只是一个黑色的方块。我不明白为什么!!
import keras
import numpy as np
import mnist
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import cv2
train_images = mnist.tra
我是Tensorflow领域的新手,我正在研究mnist数据集分类的简单示例。我想知道如何获得除准确性和损失(并可能显示它们)之外的其他指标(例如,精确度、召回率等)。下面是我的代码: from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.callbacks import Tenso
我使用本机和后端tensorflow创建了完全相同的网络,但是在使用不同参数数进行了许多小时的测试之后,我仍然不知道为什么keras的性能优于本地tensorflow,并产生了更好(稍好但更好)的结果。
Keras是否实现了不同的权值初始化方法?或者执行不同的重量衰减方法,而不是tf.train.inverse_time_decay?
附注:分数的差别总是像
Keras with Tensorflow: ~0.9850 - 0.9885 - ~45 sec. avg. training time for 1 epoch
Tensorflow Native ~0.9780 - 0.9830 -
如何使用TensorFlow TFRecord和Keras模型和tf.session.run(),同时将数据集保持在张量w/队列运行程序中?
下面是一个可以工作的片段,但它需要以下改进:
使用
指定一个输入()
从TFRecord加载数据集
并行地运行数据集(例如与排队者一起运行)
下面是片段,有几行TODO表示需要什么:
from keras.models import Model
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
from keras.layers import Dense, Input
f
我正在尝试提高一个简单的2NN的性能。代码如下: from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
# load Mnist
(X_train, y_train), (X_test,