展开

关键词

caffe详解之mnist

从零开始,一步一步学习caffe的使用,期间贯穿深度学习和调参的相关知

23440

小白也能懂的

与Tensorflow如同所有语言的hello world一样,就相当于深度学习里的hello world。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 思路把图片当成一枚枚像素来看,下图为数字1的图片,它在计算机中的存储其实是一个二维矩阵,每个元素都是0~1之间的数字,0代表白色,1代表黑色,小数代表某种程度的灰色。? 池化层的具作用。 总结上面的例子使用的是TensorFlow提供的数据集,我们可以自己一个数字,然后通过opencv对数字进行剪裁,然后输入模型看的结果。

84160
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Caffe2 - (九)MNIST

    Caffe2 - MNIST LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid.model helper import matplotlib.pyplot 3.6 LeNet 模型部署模型保存:# 输出模型到文件,需要工指定模型的 inputsoutputspe_meta = pe.PredictorExportMeta(predict_net=deploy_model.net.Proto

    51750

    R︱Softmax Regression建模 (MNIST 和文档多分类应用)

    之前发现R里面没有特适合的方法支持多层的Softmax 模型,于是就想直接用R语言一个softmaxreg 包。 可以支持大部分的多分类问题,其中的两个示例:MNIST和多文档分类(Multi-Class DocumentClassification) 的文档如下二、示例文档2.1 MNIST数据集 MNIST的数据集是图像领域一个基本数据集,很多模型诸如CNN卷积神经网络等模型都经常在这个数据集上测试都能够达到97%以上的准确率。 Part1、下载和Load数据 MNIST的数据集可以直接从网站下载http:yann.lecun.comexdbmnist,一共四个文件,分下载下来并解压。 利用softmaxreg 包训练一个10分类的MNIST的模型,用load_image_file 和load_label_file 来分读取训练集的图像数据和标签的数据 (Reference

    43420

    机器学习|卷积神经网络(CNN) (MNIST)入门

    所以文档后面介绍的都是关于监督学习,因为需要有一些训练集告诉我这些图像实际上应该是什么数字,不过监督学习的方法也有很多,主要有分类和回归两大类:? 分类 (Classification): 例如,这类问题的特点在于最后的结果是离散的,最后分类的数字只能是 0, 1, 2, 3 而不会是 1.414, 1.732 这样的小数。 回归 (Regression): 例如经典的房价预测,这类问题得到的结果是连续的,例如房价是会连续变化的,有无限多种可能,不像那样只有 0-9 这 10 种类。 这样看来,接下来介绍的是一个分类问题。但是做分类算法也非常多,这篇文章要介绍的是应用非常多也相对成熟的神经网络 (Neural Network)。? 循环神经网络 (Recurrent Neural Network):比较适用于像声音这样的序列,因此在语言领域应用比较多。

    68020

    入门项目数字:使用Keras完成CNN模型搭建

    在面部、自动驾驶、物检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能。 对于绝大多数深度学习新而言,数字任务可能是第一个上的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个—— 本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络(CNN)模型,教你用代码完成MNIST数字任务,便于理解深度学习的整个流程。 ? 从图中可以看到,左上角是存储在训练集X_train的图像‘5’,y_train表示对应的标签‘5’。整个深度学习模型的功能是训练好之后能够预测出的数字具是什么。 keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=)训练和评估模型 在定义和编译模型架构之后,需要使用训练数据对模型进行训练,以便能够数字

    36010

    一边吃瓜看球,一边完成AI应用实践——入门

    下面为大家介绍邹欣老师的AI应用开发实践系列教程之应用入门,本次教程学习主要分三步:从零开始搭建你的开发环境,无论是Windows 还是 MAC OS 环境简单的 MNIST 模型训练入门应用实践这波操作大家放心可以轻松完成 环境搭建和模型训练都搞定后,接下来终于可以上应用实践了,以下为应用教程全文,enjoy!的应用已经非常流行了,如输入法,图片中的文字等。 但对于大多数开发人员来说,如何实现这样的一个应用,还是会感觉无从下。本文从简单的 MNIST 训练出来的模型开始,和大家一起入门。 思路通过上一篇文章搭建环境的介绍后,就能得到一个能单个数字的模型了,并且的准确度会在 98%,甚至 99% 以上了。那么我们要怎么使用这个模型来搭建应用呢? PictureBox:用来数字,并且把数字保存成图片 2. Label:用来显示模型的结果 3.

    37420

    Python人工智能 | 七.TensorFlow实现分类学习及MNIST案例

    ----2.MNISTMNIST是数据集,它是非常经典的一个神经网络示例。MNIST图片数据集包含了大量的数字图片,如下图所示,我么可以尝试用它进行分类实验。 MNIST数据集中的一个样本数据包含两部分内容:图片和对应的label。 本文主要通过TensorFlow实现了一个分类学习的案例,并详细介绍了MNIST数据集。 最后,希望这篇基础性文章对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~作为人工智能的菜鸟,我希望自己能不断进步并深入,后续将它应用于图像、网络安全、对抗样本等领域,指导大家撰简单的学术论文 - 希希里之海 Tensorflow实现CNN用于MNIST - siucaan MNIST任务 - chen645096127 机器学习实战—MNIST数字 - RunningSucks

    4410

    tensorflow实现数字

    调用tensorflow实现数字。 内容参考自北京大学曹健教授的tensorflow课程,在此感谢 代码原址:https:github.comcj0012AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前在人工智能课上自己动搭建过一个 BP神经网络实现MNIST数据集的数字,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。 总框架主要分为三个部分如下:前向传播过程(mnist_forward.py)进行网络参数优化方法的反向传播过程 ( mnist_backward.py )验证模型准确率的测试过程(mnist_test.py )每个部分都单独成了一个模块文件。

    9720

    TensorFlow实战:SoftMaxMNIST(Python完整源码)

    今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。 MNIST数据集的下载与重构MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种数字图片:?它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。比如,上面这四张图片的标签分是5,0,4,1。 正如前面提到的一样,每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含数字的图片和一个对应的标签。我们把这些图片设为“xs”,把这些标签设为“ys”。

    2K60

    实战|TensorFlow 实践之数字!

    本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现数字,给出两种模型,一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器,另一种将是搭建一个深度神经网络以达到 99%正确率的数字模型。 无论是训练、验证还是测试集,单个样本都是一帧包含数字的28x28图像以及其对应的标签。有了数据,我们开始建立模型。这里的模型是机器学习经常用到的softmax regression。 可见深度神经网络,在项目上表现地相比于softmax regression,效果会好的多的多。 总结我们学习了在tensorflow中实现softmax regression、一种深度神经网络的过程;简单了解了tensorflow的运行机制和内部参数、函数机构,相信看完大家可以动设计一个神经网络将率继续提高

    35500

    2018-06-30 TensorFlow实战:SoftMaxMNIST(Python完整源码)

    在实际的机器学习的应用任务中,特征有时候并不总是连续值,有可能是一些分类值,如性可分为“male”和“female”。 在机器学习任务中,对于这样的特征,通常我们需要对其进行特征数字化,如下面的例子:有如下三个特征属性:性:地区:浏览器:对于某一个样本,如,我们需要将这个分类值的特征数字化,最直接的方法,我们可以采用序列化的方式 二、One-Hot Encoding的处理方法对于上述的问题,性的属性是二维的,同理,地区是三维的,浏览器则是四维的,这样,我们可以采用One-Hot编码的方式对上述的样本“”编码,“male”则对应着 preprocessing.OneHotEncoder()enc.fit(,,,])array = enc.transform(]).toarray()print array结果:]fit中的四个代表四个训练样本,表示的是每一维的可能取值,比如“性

    27340

    专栏 | 在PaddlePaddle上实现MNIST数字

    在框架解析和安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何在 PaddlePaddle 上实现 MNIST 数字。 数据集的介绍如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 数据库的数字, 这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集. 该数据集非常小, 很适合图像的入门使用, 该数据集一共有 4 个文件, 分是训练数据和其对应的标签, 测试数据和其对应的标签. 文件如表所示:? 定义神经网络我们这次使用的是卷积神经网络 LeNet-5,官方一共提供了 3 个分类器,分是 Softmax 回归,多层感知器,卷积神经网络 LeNet-5,在图像问题上,一直是使用卷积神经网络较多 test_data)项目代码GitHub 地址:https:github.comyeyupiaolingLearnPaddle参考阅读专栏 | 百度深度学习平台PaddlePaddle框架解析专栏 | 新入门

    50250

    (二)Tensorflow搭建卷积神经网络实现MNIST及预测

    41210

    (一)Tensorflow搭建普通神经网络实现MNIST及预测

    表示数据数量,因为网络一次只处理一张图片,所以为1,784是图像数据维度,将$28times 28 times1$的数据处理成一个列向量,便于存储,若向显示,则需要将其回复到源尺寸,参见博客MNIST数据集解析 【输出层】 输出数据维度为(1,10),输出结果为长度为10的列向量,因为数字从0~9. 2 网络结构-源 【Demo】 import osfrom os import pathimport tensorflow function for loading model and predict. load_model(10) 5.2 可视化神经网路 6 训练结果 6.1 损失值 6.2 预测 博客:MNIST数据集解析

    44840

    (二)Caffe2搭建卷积神经网络实现MNIST及预测

    1 在前面 使用Caffe2搭建卷积神经网络,按照一般卷积网络流程走一遍没有问题,笔者想分享的是关于Caffe2数据载入问题,Caffe2有专用训练格式数据,如lmdb,leveldb,rocksdb 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 2.0 网络结构 使用经典 参数: model: 模型结构 data: 图像数据 返回: softmax: 类数据 size = 28*28*1 sizes = layer = data for i in range(len 参数: model: 模型结构 data: 图像数据 返回: softmax: 类数据 conv1 = brew.conv(model, data, conv1, dim_in=1, dim_out 参数: model: 模型结构 softmax: 分类数据 lable:图像标签 返回: accuracy: 准确率 accuracy = brew.accuracy(model, , accuracy

    47980

    TensorFlow从0到1 - 11 - 74行Python实现数字

    然而,实现它们并进行复杂的数字任务,只需要74行Python代码(忽略空行和注释)。要知道如果采用编程的方法(非学习的方式)来挑战这个任务,是相当艰难的。 本篇将分析这份Python代码“network.py”,它基于NumPy,在对50000张图像学习后,即能够0~9数字,正确率达到95%以上。 MNIST早在1998年,在AT&T贝尔实验室的Yann LeCun就开始使用人工神经网络挑战数字,用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动的需求。数据集MNIST由此产生。 而数字,也成了机器学习的入门实验案例。?样本图像如上图所示,MNIST中的图像是灰度图像,像素值为0的表示白色,为1的表示黑色,中间值是各种灰色。 接下来,定义了一个3层的神经网络:输入层784个神经元(对应28x28的数字图像);隐藏层30个神经元;输出层10个神经元(对应10个数字)。

    1.3K60

    数字该如何选择GPU并实现?DeepLearning4j 实战

    环境部署完后,分用java -version和nvidia-smi来确认环境是否部署正确,如果出现类似以下的信息,则说明环境部署正确,否则需要重新安装。 GPU配置:? Java环境截图:? 下面说明下代码的构成:由于我这里用了DeepLearning4j最新的版本--v0.8,所以和之前博客的pom文件有些修改,具如下: 4.0.0 DeepLearning DeepLearning 2.0 org.apache.maven.plugins maven-jar-plugin 2.4 1.7 1.7 cn.live.wangongxi.cv.CNNMnist 创建完Maven工程以及添加了上面POM文件的内容之后,就可以开始着上层应用逻辑的构建 这里我参考了官网的例子,具由以下几个部分构成:● 初始化CUDA的环境(底层逻辑包括硬件检测、CUDA版本校验和一些GPU参数)● 读取Mnist二进制文件(和之前的博客内容一致)● CNN的定义,这里我还是用的 1024L * 1024L) 是否允许多GPU间点对点(P2P)的内存访问 .allowCrossDeviceAccess(false); 通常我们需要根据需要来设置GPU计算的精度,常用的就像代码中的那样有单

    48430

    TensorFlow从0到1 | 第十一章 74行Python实现数字

    然而,实现它们并进行复杂的数字任务,只需要74行Python代码(忽略空行和注释)。要知道如果采用编程的方法(非学习的方式)来挑战这个任务,是相当艰难的。 本篇将分析这份Python代码“network.py”,它基于NumPy,在对50000张图像学习后,即能够0~9数字,正确率达到95%以上。 MNIST早在1998年,在AT&T贝尔实验室的Yann LeCun就开始使用人工神经网络挑战数字,用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动的需求。 而现今,数字,已经成了机器学习的入门实验案例。算法实验使用最广泛的数据集就是MNIST,由Yann LeCun提供下载。 接下来,定义了一个3层的神经网络:输入层784个神经元(对应28x28的数字图像);隐藏层30个神经元;输出层10个神经元(对应10个数字)。

    722140

    【Keras篇】---Keras初始,两种模型构造方法,利用keras实现数字

    一、前述Keras 适合快速验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来扩展功能并和keras结合使用。 定义输出层,使用最近的隐含层作为参数y = Dense(10, activation=softmax)(x)#整个逻辑从输入到输出全都在y里面了 # 所有要素都齐备以后,就可以定义模型对象了,参数很简单,分是输入和输出 Model(inputs=input, outputs=y) # 当模型对象定义完成之后,就可以进行编译(定义损失函数,通过什么方式优化(优化器),等等)了,并对数据进行拟合,拟合的时候也有两个参数# 分对应于输入和输出 rmsprop, loss=categorical_crossentropy, metrics=)model.fit(data, labels)#data是输入数据的X labels是Y五、Keras实现案例 mnist.load_data(..test_data_home)# 看一下数据集的样子print(X_train.shape)#X_train是很多张图片是第一张print(y_train) # 下面把训练集中的黑白字变成标准的四维张量形式

    41020

    相关产品

    • 通用文字识别

      通用文字识别

      通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景,大幅提升信息处理效率。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券