使用MNIST加载数据集但获取找不到文件错误，Windows 10、Python 3 - 腾讯云开发者社区

加载数据集第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集： # 定义全局变量 n_epochs = 10 # epoch 的数目 batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片...# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载 train_data = datasets.MNIST(root = '....完整代码 ''' 系统环境: Windows10 Python版本: 3.7 PyTorch版本: 1.1.0 cuda: no ''' import torch import torch.nn.functional...# epoch 的数目 batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片 # 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载 train_data = datasets.MNIST(root...参考写代码的时候，很大程度上参考了下面一些文章，感谢各位作者基于Pytorch的MLP实现莫烦 Python ——区分类型 (分类) 使用Pytorch构建MLP模型实现MNIST手写数字识别发布者

1.5K3 0

基于tensorflow的MNIST数字识别

一、MNIST数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。...下面大致介绍这个数据集的基本情况，并介绍temsorflow对MNIST数据集做的封装。tensorflow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。...MNIST数据集提供了4个下载文件，下表归纳了下载文件中提供的内容。...tf.train.Saver()来加载模型会报变量找不到的错误。...如果直接通过tf.train.Saver默认的构造函数来加载保存的模型，那么程序会报变量找不到的错误。因为保存时候变量的名称和加载时变量的名称不一致。

2.9K1 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Windows Developer Day - Windows AI Platform

部分，主要负责模型和设备资源管理，负责加载和编辑核心操作符，执行数据流图最上层是应用程序层，同样包括了 Win32 和 WinRT 部分；令人欣喜的是，它在所有 2018 年的 Windows 版本上都可用...，我们借这个示例来看一下 Windows ML 对于 ONNX 模型和 Windows 10 SDK 的使用过程。...，也就是前面说明的 Windows ML 模型支持格式，被直接添加到了解决方案中的 Assets 文件夹中，Build Action 为 “Content” 而在 mnist.cs 文件中 using...模型文件被作为一个项目文件被加载到 StorageFile 中，使用 mnist 类的 CreateMNISTModel 方法，具体说是 LearningModelPreview 类的 LoadModelFromStorageFileAsync...整个 Sample 完成的事情就是使用 InkCanvas 获取用户的手写输入，输入给 Windows ML 进行检测，输出检测结果。来看看运行结果： ?

1K11 0

为什么验证集的loss会小于训练集的loss

执行我们的训练脚本我们将实现一个简单的Python脚本，以在Fashion MNIST数据集上训练类似于VGG的小型网络（称为MiniVGGNet）。...即，我们导入MiniVGGNet（我们的CNN），fashion_mnist（我们的数据集）和pickle（确保可以序列化我们的训练历史以使用单独的脚本来处理绘图）。...10-12行将我们的训练准确性/损失历史序列化为.pickle文件。我们将在单独的Python脚本中使用训练历史记录来绘制损耗曲线，包括一个显示二分之一epoch偏移的图。...原因＃3：验证集可能比训练集更容易（否则可能会泄漏(leaks)） ? [5] 考虑如何获取/生成验证集。常见的错误可能导致验证loss少于训练loss。...原因3：您的验证集可能比训练集更容易，或者代码中的数据/错误泄漏。确保您的验证集大小合理，并且是从与您的训练集相同的分布（和难度）中抽取的。奖励：您的模型可能over-regularizing 。

7.6K2 0

深度学习环境搭建：tensorflow安装教程及常见错误解决

tensorflow代码引用的cuda库必须**绝对匹配**，比如tensorflow1.3-1.5都使用cuda8的库，目前（2017-10-24 20:40:53）不支持cuda9库。.../M=windows-gpu,PY=36/)，找到whl文件地址。...3. 将cudnn解压后，把文件复制到cuda对应目录。 ### 安装tensorflow ### 1....# 常见错误 # 1. ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。这个错误通常是cuda或者cudnn与tensorflow的版本对应错误。...执行`python mnist_xx.py`

1.4K6 0

TensorFlow-手写数字识别（二）

可以看出，程序可以接着之前的训练数据接着训练输入真实图片，输出预测结果上次的代码只能使用MNIST自带数据集中的数据进行训练，这次通过编写mnist_app.py函数，实现真实图片数据的预测。...\mnist_test.py After 16703 training step(s), test accuracy = 0.9798 3）运行 mnist_app.py 输入1~10之间的数（表示循环验证的图片数量...，实现特定应用上次的程序使用的MNIST整理好的特定格式的数据，如果想要用自己的图片进行模型训练，就需要自己制作数据集。...数据集的制作的不仅仅是将图片整理在一起，通过转换成特定的格式，可以加速图片读取的效率。下面将MNIST数据集转换成tfrecords格式，该方法也可以将普通图片转换为该格式。...编写数据集生成读取文件（mnist_ generateds.py） tfrecords文件 tfrecords ：一种二进制文件，可先将图片和标签制作成该格式的文件,使用tfrecords进行数据读取会提高内存利用率

7711 0

手写数字图像数据集MNIST

其中，训练数据集（training set，简称训练集）包含60 000个样本，测试数据集（test set，简称测试集）包含10 000个样本。图1展示了MNIST训练集的前15个样本。...keras.datasets.mnist.load_data()方法用于加载数据集，首次运行时需要用十几秒到几分钟的时间进行远程下载，再次使用时将从本地加载。...Keras默认是将数据集文件（mnist.npz）存储在用户家目录下的.keras\datasets中。在Windows运行窗口中输入以下命令，如图2所示。...使用scikit-learn加载MNIST 与keras.datasets.mnist.load_data()方法类似，scikit-learn也提供了加载MNIST数据集的方法，通过以下代码可以导入datasets...因此建议读者使用keras.datasets.mnist.load_data()方法加载28×28像素版本的MNIST。图3 运行结果

8412 0

测试运行 - 使用 CNTK 的 DNN 图像分类简介

了解数据完整的 MNIST 数据集包含 60,000 测试培训到 10,000 个映像的映像。某种程度上非常训练集包含在两个文件，一个用于保存所有像素值，一个都保留相关联的标签值 (0 到 9)。...测试映像还包含在两个文件中。此外，四个源代码文件存储在专用的二进制格式。在使用深层神经网络，到可用表单中获取数据几乎始终是耗时且很难。图 2显示的第一个训练图像内容。...而不是直接规范化数据文件中的像素值，演示程序规范化数据进行联机，因为稍后您将看到。演示程序图 3 展示了完整的演示程序（为节省空间，进行了少量小幅改动）。我删除了所有常规错误检查。...create_reader 代码图 3，可以看到，它指定数据文件中使用的标记名称（"像素"和"数字"）。...一个常见错误是尝试并使用原始读取器，但 rdr 对象已更改，因此需要重新创建映射。Test_minibatch 函数返回其最小批参数，在这种情况下是整个 100 个项测试集的平均分类误差。

9592 0

逻辑回归 | TensorFlow深度学习笔记

也包含了ipython；推荐使用python2的版本，因为很多lib只支持python2，而且python3在升级中，支持3.4还是3.5是个很纠结的问题。...3、Source: 能够适应不同的python版本（比如编译一个3.5版的），但源码编译可能有许多坑 4、ubuntu安装时，需要注意自己的python - pip - tensorflow版本是否对应...urlretrieve来获取数据集notMNIST_large.tar.gz和notMNIST_small.tar.gz 解压使用tarfile模块来解压刚刚下载的压缩包代码示例：extract.py.../blob/master/src/not_mnist/img_pickle.py）整理数据集 1、用pickle读取pickle文件， 2、从train_folder中为10个class分别获取10000...，分别为训练器和校验集 5、从test_folder中为10个class分别获取10000个test_dataset, 6、其中对每个class读取到的数据，用random.shuffle将数据乱序化

8387 0

用Keras通过Python进行卷积神经网络的手写数字识别

数据集是从美国国家标准与技术研究院（NIST）提供的众多扫描文件数据中收集的。这也是数据集名称的来源：Modified NIST或MNIST。这些图像是从各种扫描的文件中收集格式化并居中得到的。...Rodrigo Benenson的网站列出了识别MNIST数据集的最新的论文和最新的结果。在Keras中加载MNIST数据集 Keras深度学习库为加载MNIST数据集提供了一种方便简洁的方法。...为了演示加载MNIST数据集是多么容易，我们将首先编写一个脚本来下载数据集，并显示训练数据集中的前4个图像。...# 设定随机数种子 seed = 7 numpy.random.seed(seed) 之后我们可以使用Keras加载MNIST数据集。...通过本教程的学习，我们了解：如何加载Keras中的MNIST数据集并生成数据集的图表。如何重新构建MNIST数据集，并针对问题开发一个简单但性能良好的多层感知器模型。

5.8K7 0

(二)Caffe2搭建卷积神经网络实现MNIST手写字体识别及预测

这三种格式,在读取时,如果发生这样的错误: db_....>,因此会出现不能读取或找不到对应数据集的问题....LMDB数据并编译安装caffe2 # USE_LMDB=ON是关键 USE_LMDB=ON python setup.py install 详细参考博客:Caffe2问题总结（一） 2 搭建卷积网络及获取数据...,拉成一个向量(5_5_16=120),特征为(1, 120) 6 全连接层继续矩阵计算,得到特征为(1, 84) 7 高斯全连接高斯矩阵计算,得到特征(1, 10) 2.3 获取数据 MNIST...数据传送门:http://download.caffe2.ai/database/mnist-lmdb.zip 若Ubuntu系统浏览器不能下载,可使用迅雷下载,或Windows浏览器下载,并向数据解压放入文件夹

7478 0

如何将机器学习模型转移到产品中

这通常还包括使用功能强大的处理器来训练大型数据集上的模型。然而，一旦模型成功运作，彼时使用它来对新数据生成预测就会更简单，计算成本也会更低。当下唯一的困难是将模型从其开发环境转移到应用程序产品中。...本篇指南将会指导您创建一个简单的，使用机器学习来识别手写体数字的 Flask API。该 API 将在著名的 MNIST 数据集上训练一个简单深度学习模型。...本指南中的脚本是用 Python 3 编写的，但同样适用于 Python 2。设置 Python 虚拟环境您将使用 Python 来创建模型并将模型部署到 Flask API。...用于此任务的一个著名数据集就是 MNIST，其包含 70,000 个手写数字图像（为了形成对比，我们可以看看 ImageNet 数据库，它通常用于机器学习应用程序，其中具有超过 1000 万个图像）。...但 mod_wsgi 可以在 Python 中安装，以使用合适的虚拟环境。 1. 安装 Apache 和开发头文件： sudo apt install apache2-dev apache2 2.

2.2K2 1

TensorFlow 入门指南

但你仍需要了解 MNIST -- 我们的例子中也使用到了 MNIST ，这是我们专门针对 TensorFlow 特性而精心设计的。...当你 import tensorflow as tf, 时看到了错误信息 No module named "_pywrap_tensorflow" 那么说明 DLL 加载失败，检查 MSVCP140.DLL...使用 conda 社区维护的 conda 包可从 conda-forge 上获取。...(inspect.getfile(tensorflow)))' 这个简单的演示模型用来对来自 MNIST 数据集的数字手写体进行分类，该数据集位于子目录 models/image/mnist/convolutional.py.../t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz ...etc... # You can alternatively

1.3K3 0

如何将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别)

7 Python3.5 TensoFlow 1.6.0（2018年3月23日—当前最新版） Android Studio 3.0.1（2018年3月23日—当前最新版）一、利用Python训练模型...以MNIST手写数字识别为例，这里首先使用Python版的TensorFlow实现单隐含层的SoftMax Regression分类器，并将训练好的模型的网络拓扑结构和参数保存为pb文件。...TensorFlow默认类型是float32，但我们希望返回的是一个int型，因此需要指定output_type=’int32’；但注意了，在Windows下测试使用int64和float64都是可以的...上面的代码已经将训练模型保存在model/mnist.pb，当然我们可以先在Python中使用该模型进行简单的预测，测试方法如下： import tensorflow as tf import numpy...对象和pb文件的路径；从资源文件中获取BitMap图片，并传入getPredict(Bitmap bitmap)方法，该方法首先将BitMap图像缩放到28*28的大小，由于原图是灰度图，我们需要获取灰度图的像素值

1.3K2 0

一个超强算法模型，CNN ！！

我们会使用MNIST数据集，这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像，从0到9。项目的目标是训练一个模型，能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。...对于使用 MNIST 数据集进行手写数字识别，以下几种算法是最合适的：卷积神经网络 (CNN)：这是最适合图像分类任务的算法之一。...随机森林：尽管不是图像处理的传统选择，但随机森林作为一个强大的集成学习方法，在 MNIST 数据集上也能获得不错的效果。...模型训练在MNIST数字分类项目中，模型训练通常包括以下步骤：数据加载：加载MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。...加载数据集 mnist.load_data()：加载 MNIST 数据集，包含 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像。 3.

2771 0

【动手学深度学习笔记】之图像分类数据集（Fashion-MNIST）

1.图像分类数据集（Fashion-MNIST）这一章节需要用到torchvision包，为此，我重装了这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。...torchvision包的主要构成功能 torchvision.datasets 一些加载数据的函数及常用数据集接口 torchvision.madels 包含常用的模型结构（含预训练模型） torchvision.transforms...#import d2lzh_pytorch as d2l 这个库找不到不用了 from IPython import display #在这一节d2l库仅仅在绘图时被使用，因此使用这个库做替代 **通过调用...**第一次调用从网上自动获取数据。通过设置参数train来制定获取训练数据集或测试数据集（测试集：用来评估模型表现，并不用来训练模型）。...和mnist_test可以用len()来获取该数据集的大小，还可以用下标来获取具体的一个样本。

2.8K1 0

Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794 MNIST 手写数字分类数据集该MNIST数据集是代表标准和技术数据集的改良研究所的缩写...表现最好的模型是深度学习卷积神经网络，其分类准确率超过 99%，在保持测试数据集上的错误率在 0.4% 到 0.2% 之间。...下面的示例使用 Keras API 加载 MNIST 数据集，并创建训练数据集中前九张图像的图。运行示例加载 MNIST 训练和测试数据集并打印它们的形状。...以下是使用 Keras 构建您的第一个 CNN 的步骤：设置您的环境。安装 Keras。导入库和模块。从 MNIST 加载图像数据。为 Keras 预处理输入数据。...我们可以像这样加载它： from keras.datasets import mnist# 载入数据集(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data

5.9K0 0

Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794 MNIST 手写数字分类数据集该MNIST数据集是代表标准和技术数据集的改良研究所的缩写...下面的示例使用 Keras API 加载 MNIST 数据集，并创建训练数据集中前九张图像的图。运行示例加载 MNIST 训练和测试数据集并打印它们的形状。...正式开始在这个循序渐进的 Keras 教程中，您将学习如何用 Python 构建卷积神经网络！事实上，我们将训练一个手写数字分类器，它在著名的MNIST数据集上的准确率超过 99% 。...以下是使用 Keras 构建您的第一个 CNN 的步骤：设置您的环境。安装 Keras。导入库和模块。从 MNIST 加载图像数据。为 Keras 预处理输入数据。...我们可以像这样加载它： from keras.datasets import mnist# 载入数据集(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data

9281 0

一次GAN项目背景下的tensorflow_datasets的mnist数据集的下载笔记

怀疑是数据集下载问题 3....数据集放到指定位置仔细观察步骤4的报错信息，发现其自动下载数据集的存放地址为 [～/tensorflow_datasets/mnist/1.0.0] 于是新建一个文件夹，把刚刚下载好的未解压的文件放到这里...再次运行步骤4的tfds.load('mnist')的代码手动下载数据集并放到正确位置后，url错误消失，但出现新的错误，仍然无法成功load数据集： tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError...官网只提供了四个数据文件，并没有这个json文件。但想要成功运行tfds.load 或者 mnist.download_and_prepare()，看起来必须要这个文件。...本地使用tfds下载安装数据集之前报url的错误是是服务器上，由于服务器无法访问国外网站，又无法保证链接稳定；目前来看其他方法也行不通。所以最后一个办法。

6771 0

：解决WARNING:tensorflow:From ：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python

import mnist# 加载 MNIST 数据集(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()# 处理数据...通过上述代码，我们使用...这样，就可以避免出现 "WARNING:tensorflow:From" 的警告信息，并且能够正常加载 MNIST 数据集。...下面是一个使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块加载 MNIST 手写数字数据集的示例代码：pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom...mnist.load_data() 函数从 tensorflow.keras.datasets 模块中加载 MNIST 手写数字数据集。...read_data_sets 函数是 TensorFlow 中的一个函数，用于读取和加载数据集。它通常用于加载计算机视觉任务中常用的数据集，例如 MNIST、CIFAR-10 等。

2663 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证

基于tensorflow的MNIST数字识别

Windows Developer Day - Windows AI Platform

为什么验证集的loss会小于训练集的loss

深度学习环境搭建：tensorflow安装教程及常见错误解决

TensorFlow-手写数字识别（二）

手写数字图像数据集MNIST

测试运行 - 使用 CNTK 的 DNN 图像分类简介

逻辑回归 | TensorFlow深度学习笔记

用Keras通过Python进行卷积神经网络的手写数字识别

(二)Caffe2搭建卷积神经网络实现MNIST手写字体识别及预测

如何将机器学习模型转移到产品中

TensorFlow 入门指南

如何将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别)

一个超强算法模型，CNN ！！

【动手学深度学习笔记】之图像分类数据集（Fashion-MNIST）

Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

一次GAN项目背景下的tensorflow_datasets的mnist数据集的下载笔记

：解决WARNING:tensorflow:From ：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐