CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得 首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： undefined 参数和原理剖析：...因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。...BATCH_SIZE = 512 # 每批处理的数据 DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 是否使用...("data", train=True, download=True, transform=pipeline) test_set = datasets.MNIST("data", train=...x = self.fc2(x) # 输入：batch*200 输出：batch*10 output = F.log_softmax(x, dim=1) # 计算分类后，每个数字的概率值
在看deeplearning教程的时候遇到了这么个玩意，mnist，一个手写数字的数据集。...大概是google为了方便广大程序员进行数字识别而构建的库，里面都是美国中学生手写的阿拉伯数字，但是为了方便存储，他并不是以图片的形式保存的，而是以二进制文件的形式保存的。...地址 我用的应该是用python处理过的版本： mnist.pkl.gz，这个好像是为了方便用python读取特意配置过的。...每个集合内都包含了图片和标签两块内容，图片都是28*28的点阵图；而标签，则是0-9之间的一个数字。 说的也挺清楚的，思路也大概晓得了，我们当前的任务应该就是用matplot进行绘图保存即可。...0.0 import cPickle, gzip import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def display(data):#显示图片
RNN的架构除了RNN类中的模型不同，其他的构架与CNN类似，如果还没有阅读过CNN文章的可以点击下方链接进入： CNN使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得 LSTM(Long Short-Term...Memory长短时记忆网络)虽然在MNIST手写数字识别方面不擅长，但是也可以进行使用，效果比CNN略显逊色 对LSTM使用MNIST手写数字识别的思路图 undefined LSTM是在RNN的主线基础上增加了支线...，增加了三个门，输入门，输出门和忘记门。...batch_size在这里选取的是100，选择了一个隐藏层和128的神经元，对LSTM结构进行部署， MNIST长宽为28，选取一行28作为一份数据传入input_size,RNN是按照时间序列进行传值...out = self.fc(out[:, -1, :])#torch.Size([100, 10]) return out ``` 运行结果： ```python
简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。...专为进行严格的数字处理而产生，而且据说自从他出现了以后，NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了，可见其强大。。。他的官网在这里，具体的资料都在里面。...安装 $sudo apt-get install python-matplotlib $sudo apt-get install python-numpy (牛力大法好～) 使用 matplotlib可以在脚本中使用...很多情况下matplot需要配合numpy包一起用，关于numpy包我不打算分开来说，用到的时候提一下就行。...关于matplotlib和numpy的具体用法接下来会依据官方教程分别介绍。 文档 如果不方便或者不高兴看官方教程，其实matplot和numpy自带的文档也挺适合学习的，讲的也很细。
之前写过一个类似的代码，不过都是用的Python内置对象，详见几行Python代码模拟轮盘抽奖游戏，本文再提供一个使用numpy和pandas实现的代码。
代码中经常会用到随机的部分，此时需要使用程序自带的伪随机数发生器，本文记录常用方法。...python 伪随机数产生方法 python 原生 random 库 numpy 中 random 包 random 方法 Python中的random模块用于生成随机数。...numpy.random 方法 np.random.rand(d0, d1, …, dn) 产生 [d0, d1, …, dn] 维度的随机数矩阵，数据取自[0,1]均匀分布 np.random.rand...high, size) 产生半开半闭区间 [low, high)中的随机整数，返回 size 个 np.random.choice(a, size, replace, p) a: sequence 或者 数字
，如果是想把 Python 生成的图片显示在 org 文档里的话，就要选择 file ，如果是想显示执行的结果的话，就使用 output 。...:python 是用来指定解释器的，在 Mac 环境下，执行的时候，总是提示找不到 pandas 但是如果直接使用 python test.py 的话是能正常显示结果，可能是因为默认查找的 python2...吧，这里进行指定到 python3 上就可以使用了。.../images/python-matplot-fig.png') return '..../images/python-matplot-fig.png]] 将这个内容增加到 snippet 中去，在 snippet/org-mode/ 路径下增加 python 文件，其中内容如下 # -*-
基于MNIST手写体数字识别--【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 1.任务 2.数据集分析 2.1 数据集总体分析 2.2 单个图片样本可视化 3. 数据处理 4....撒花撒花撒花 可使用类 1.任务 利用数据集：MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 完成手写体数字识别 紫色yyds 2.数据集分析 2.1 数据集总体分析...使用keras.datasets库的mnist.py文件中的load_data方法加载数据 代码 import tensorflow as tf mnist=tf.keras.datasets.mnist...对此X_train是60000张2828的数据，尺寸是600002828，Y_train是对应的数字，尺寸是60000*1，X_test和Y_test同理。.../one.png') def train2(sketch_src): img_size = 28 # 标准正态分布变换，这种方法需要使用原始数据的均值（Mean）和标准差（Standard
MNIST 手写数字识别模型建立与优化 本篇的主要内容有： TensorFlow 处理MNIST数据集的基本操作 建立一个基础的识别模型 介绍 S o f t m a x Softmax Softmax...回归以及交叉熵等 MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集（基本可以算是“Hello World”级别的了吧），我们要了解的情况是，对于每张图片，存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵，但是我们在导入数据进行使用的时候会自动展平成...is python.learn.datasets.base.Datasets'>' number of train data is 55000...'> # 四个都是Numpy数组的类型 Type of trainlabel is numpy.ndarray'> Type of testing is numpy.ndarray...'> Type of testing is numpy.ndarray'> 如果我们想看一看每条数据保存的图片是什么样子，可以使用 matplot()函数 # 接上面的代码 nsmaple
今天我要和大家分享一个有趣的实际案例，我们将使用Python和NumPy库进行数据分析。在这个案例中，我们将探索如何分析一家咖啡馆的销售数据，以了解他们的销售趋势和最受欢迎的产品。...首先在我们的案例中，我们需要安装所需的Python库。打开终端并运行以下命令pip install numpy接下来，我们将使用Python的请求来获取咖啡馆的销售数据。...接下来，我们将使用 NumPy 库来分析数据并回答我们的问题。首先，让我们了解一下星巴克的销售趋势图，了解一下咖啡馆的销售情况。...Python和NumPy库，我们成功地分析了一家咖啡馆的销售数据。...我们了解了咖啡馆的销售趋势，找到了最受欢迎的产品，并确定了销售高峰和低谷的时间段。这些分析结果将帮助咖啡馆的业主做出更明智的经营决策，以提高销售业绩和顾客满意度。
*matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。...一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。...其库索引列出了所支持的170+Python27库。 WinPython 当前最新版本:2.7.6.4和3.3.5.0 (04/2014)，支持Windows和Python2.7.6、3.3.5。...用Python做科学计算 --包括numpy scipy matplot UI 3D视图 以及 图表等 http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/...而conda和pip关联的很好。使用pip安装的东西可以使用conda来管理，这点要比Canopy好。
阅读完本文，你可以知道： 1 Python语言的可视化库—matplotlib? 2 使用matplotlib实现常用的可视化？...Python语言拥有一些优秀的数据可视化工具。matplot库是Python语言基础的数据可视化库，可以设计和实现许多基础的绘图类型。 ?...1 matplotlib库 matplotlib库是Python语言最流行和基础的数据可视化库，是一个二维图形库。它是Python社区中广泛使用的绘图库，已经有数十年的历史了。...matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython Shell、Jupyter notebook 和 Web 应用服务程序。...0 准备工作 0.1 导入matplotlib库的函数 代码片段 # 导入matplotlib库所需的函数集 import matplotlib.pyplot as plt 0.2 绘图的模板，显示和保存
Visdom，就要先在终端开启监听命令，根据显示的网址然后在浏览器里输入：http://localhost:8097 进行登录，此时如果报错，别怕，参考以下网站一定能轻松解决（新版visdom已经解决了可以使用...pip install --upgrade visdom进行更新即可）： 开启监听命令 1python -m visdom.server # 或者直接visdom Visdom可视化函数及其参数一览 具体使用方法仍然可以参考上述网站...HTML 输出文字 5- vis.properties : 属性网格 6- vis.audio : 音频 7- vis.video : 视频 8- vis.svg : SVG对象 9- vis.matplot...: matplotlib图 10- vis.save : 序列化状态服务端 上述函数参数 注意opt的参数都可以用python字典的格式传入，大家可以参考下方使用方法 1- opts.title :...下面通过具体的训练过程通过visdom可视化 Visdom的使用案例 为了方便显示Visdom的功能，直接使用自带的MNist数据进行可视化。
现在有两个3*2的数组A和B。 数组A 0 1 2 3 4 5 数组B 6 7 8 4 1 5 现在使用hstack函数将两个数组水平组合的代码如下。...0 1 2 6 7 8 3 4 5 4 1 5 我们可以看到，数组A和数字B在水平方向首尾连接了起来，形成了一个新的数组。这就是数组的水平组合。多个数组进行水平组合的效果类似。...from numpy import * a = arange(9).reshape(3,3) b = a * 3 print(a) print('----------------') print(b)...b和c print(hstack((a,b,c))) 程序运行结果如图1所示。...现在有两个3*2的数组A和B。 数组A 0 1 2 3 4 5 数组B 6 7 8 4 1 5 现在使用vstack函数将两个数组垂直组合的代码如下。
： 如下图所示，输出了一些结果： 第一行代码： import numpy as np 引入 numpy ，一个用python实现的科学计算包。...专为进行严格的数字处理而产生。numpy的教程可以参看官网http://www.numpy.org/ np.random.seed() 使得随机数据可预测。...如果你希望在Python 2环境下写的代码也可以在Python 3.x中运行，那么建议使用__future__模块。...import print_function 这里使用3.x的 print方法 在Python 3中必须用括号将需要输出的对象括起来。 在Python 2中使用额外的括号也是可以的。...''' import numpy as np 步骤2 from keras.datasets import mnist # 导入mnist数据库， mnist是常用的手写数字库 from keras.models
---- 在处理如 图1 所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。...手写数字识别的模型是深度学习中相对简单的模型，非常适用初学者。 构建手写数字识别的神经网络模型 使用飞桨完成手写数字识别模型构建的代码结构如 图2 所示 ? 训练的流程 ?...将图像数据反归一化，并使用matplotlib工具包将其显示出来，如图2 所示。可以看到图片显示的数字是5，和对应标签数字一致。 ?...模型的状态设置为校验状态（eval），显式告诉框架我们接下来只会使用前向计算的流程，不会计算梯度和梯度反向传播。...，打印结果 print("本次预测的数字是", result.numpy().astype('int32')) ?
数据集[1]介绍 大多数示例使用手写数字的MNIST数据集。...该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。...# 获取接下来的64个图像数组和标签 batch_X, batch_Y = mnist.train.next_batch(64) [1]: http://yann.lecun.com/exdb/...mnist/ Hello World 使用TensorFlow v2张量的一个简单的“hello world”示例 import tensorflow as tf # 创建一个张量 hello = tf.constant...() print hello.numpy() output: hello world 基础张量操作 使用TensorFlow v2的基本张量操作 from __future__ import print_function
所有数据都位于Google的云端控制台中，但是对于这些图像，您需要使用numpy_bitmaps的这个链接。 您应该到达一个允许您下载任何类别图像的页面。...然后选择类别，我选择眼镜，脸，铅笔和电视机。通过脸这个类别可以知道精细的绘画可能更难学习，您应该选择其他有趣的类别。 接下来的挑战是获得这些.npy文件并使用它们。...这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。...下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。
当然，要了解具体的细节，还是应该 read the fuck code和API document，但貌似python的很多模块文档都不是很全，所以只能多看代码和注释了。...matplotlib matplot.image.imread 从名字中可以看出这个模块是具有matlab风格的，直接返回numpy.ndarray格式通道顺序是RGB，通道值默认范围0-255。...模块的show也可以使用cv2的imshow方法，对于这些方法只要你传入的参数是numpy.ndarray（通道值范围0-255） 就可以正常显示，不存在区别，这也可以看出numpy在python中的重要地位...plt进行显示，不管是plt还是cv2.imshow,在python中只认numpy.array，但是由于cv2.imread 的图片是BGR，cv2.imshow 时相应的换通道显示 plt.subplot..., 3) # numpy.ndarray'> # (851, 1279, 3) 测试结果 总结 虽然python中没有显示的数据类型声明，但是在编程的过程中自己必须得清楚数据类型是什么
aistudio地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526 keras的数字图像识别 一、加载数据 MNIST数据集预加载到...然后使用pyplot显示其中一个数组的图片 因为每次都需要重新下载，可以先手动下载到本地，然后加载文件 wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets.../mnist.npz from keras.datasets import mnist import numpy as np # 使用mnist加载数据 # (train_images, train_labels...), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 使用本地文件加载数据 train_images = np.load("/home/aistudio...predict()方法进行预测，返回样本属于每一个类别的概率 使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。
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