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关键词

Softmax

TensorFlow 入门(二):Softmax MNIST是一个非常简单的机器视觉据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些的图片进行分类,转成0~9一共十类。? 我们可以用一个组来表示这张图片:?我们把这个组展开成一个向量,长度是 28x28 = 784。如何展开这个组(间的顺序)不重要,只要保持各个图片采用相同的方式展开。 这里为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函的推广。 tf.reduce_sum也就是求和的∑∑sum, 而tf.reduce_mean则用来对每个batch据结果求均。

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kaggle-

下载据到本地,加载据import numpy as npimport csvimport pandas as pd def load_data(csv): lines = csv.reader(open (csv)) l = , dtype=float)train = llabel = l a = pd.DataFrame(train)# 二值化,不影响显示a = 1 l = load_data(test.csv )test = np.array(l, dtype=float)a = pd.DataFrame(test)# 二值化,不影响显示a = 1import seaborn as sns%matplotlib Misclassified samples: 0.06795400对测试集预测X_test = testX_test_std = sc.transform(X_test)sc.scale_标准差, sc.mean_均值 画一个像素图片,第二个图片,上面预测是0from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csv

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    PaddlePaddle之

    PaddlePaddle是百度推出的一个深度学习框架,可能大多常用的比较多的一般是tensorflow,caffe,mxnet等,但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架(据说以前叫Paddle 不过偶然试了一下,居然可以用pip install,不过为啥官网上没有呢? 所以,对于新来说,最简单的安装方式就是:CPU版本安装pip install paddlepaddleGPU版本安装pip install paddlepaddle-gpu用PaddlePaddle实现 这次训练的据量比较小,但是如果想要添加据,也非常方便,直接添加到相应目录下。2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。 ,所以我打算个系列,跟实战相关的,不再只有深度学习的“hello world”程序,这次用“hello world”做个引子,下篇开始点干货哈哈~

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    Digit Recognizer

    Baseline读取据import pandas as pdtrain = pd.read_csv(train.csv)X_test = pd.read_csv(test.csv)特征、标签分离train.head 网格搜索 KNN 模型最佳参from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import estimator=KNeighborsClassifier(), n_jobs=-1, param_grid=, n_neighbors: , weights: }], scoring=accuracy)最佳参grid_search.best_params distance}最好得分grid_search.best_score_# 0.9677619047619048生成 test 集预测结果y_pred = grid_search.predict(X_test)入结果文件

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    TensorFlow-(三)

    本篇文章在上篇TensorFlow-(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现。 参:Σ(前层x后层+后层)如之前用于的3层全连接网络,输入层784个节点,隐藏层500个节点,输出层10个节点。 2.5 池化 PollingTensorFlow给出了计算池化的函。最大池化用tf.nn.max_pool函均用池化用tf.nn.avg_pool函。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络,它有效解决了问题。 9.png:The prediction number is: TRUEm = 10,n = 10test accuracy = 100%该测试结果用的是下面教程链接中的图片(下图第一排),换成自己

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    TensorFlow-(二)

    本篇文章在上篇TensorFlow-(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点:断点续训测试真实图片制作TFRecords格式据集断点续训上次的代码每次进行模型训练时,都会重新开始进行训练, ,输出预测结果上次的代码只能使用MNIST自带据集中的据进行训练,这次通过编mnist_app.py函,实现真实图片据的预测。 testPicArr = pre_pic(testPic)对图片做预处理preValue = restore_model(testPicArr) 将符合神经网络输入要求的图片喂给复现的神经网络模型 application()函:输入要的几张图片(注意要给出待图片的路径和名称)。 注:以上测试图片用的是下面教程中自带的图片,测试结果100%准确,我自己用Windows画图板了0~9的,准确度只有50%左右,可能是我体和MNIST库中的风格差异较大,或是目前的网络还不够好

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    TensorFlow-(一)

    MNIST据集MNIST据集 :包含7万张黑底白图片,其中55000张为训练集,5000张为验证集,10000张为测试集。? 例如:一张体图片变成长度为 784 的一维组输入神经网络。该图片对应的标签为,标签中索引号为 6 的元素为 1,表示是 6 出现的概率为 100%,则该图片对应的结果是 6。 TensorFlow模型搭建基础实现“MNIST据集 ”的常用函① tf.get_collection() 函表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。 网络模型搭建与测试实现体MNIST据集的任务,共分为三个模块文件,分是:描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参优化方法的反向传播过程文件(mnist_backward.py 实现体MNIST据集的任务前向传播过程如下:import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784OUTPUT_NODE = 10LAYER1_NODE = 500

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    KNN实现

    KNN实现 博客上显示这个没有Jupyter的好看,想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现.ipynb 1 - 导入模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagefrom ld_mnist import load_digits %matplotlib inline2 - 导入据及据预处理 -ubyte.gzExtracting C:UsersmarsggboDocumentsCodeMLTF TutorialdataMNIST_datat10k-labels-idx1-ubyte.gz据维度 TensorFlow的一个函进行读取的,由上面的结果可以知道训练集据X_train有55000个,每个X的据长度是784(28*28)。 y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels展示

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    TensorFlow 2.0 MNIST

    tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import Model#加载并准备 MNIST 据集 x_train 255.0, x_test 255.0# Add a channels dimensionx_train = x_trainx_test = x_test#使用 tf.data 来将据集切分为 batch 以及混淆据集:train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( (x_train, y_train)).shuffle(10000).batch filters=64, kernel_size=(3,3), activation=relu) #self.dropout1 = Dropout(0.2) self.flatten = Flatten() # 展 self.flatten(x) x = self.d1(x) x = self.dropout2(x) return self.d2(x) model = MyModel()#为训练选择优化器与损失函

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    Tensorflow MNIST CNN

    参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南源代码请点击下方链接Tesorflow 实现基于 MNIST 据集上简单 CNN少说废话多代码下载并读取 MNIST 据集import matplotlib.pyplot tf.nn.bias_add(conv2, conv2_bias)) max_pool2 = tf.nn.max_pool(relu2, ksize=, strides=, padding=SAME) # 扁化光栅化处理 # 将max_pool2的输出形状转化成list格式,其中分表示 final_conv_shape = max_pool2.get_shape().as_list() final_shape = final_conv_shape 通过输出预测是属于哪个分类prediction = tf.nn.softmax(model_output)test_prediction = tf.nn.softmax(test_model_output ) # 设定精准度函# 传入logits为经过softmax函one-hot标记的形状为的全连接层输出。

    19840

    TF.Learn

    minist问题计算机视觉领域的Hello world给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature给定每张图片对应的符,作为label,总共有 notebook中整理出来:tflearn_mnist.py(https:github.comahangchenGoogleMLblobmastersrctflearn_mnist.py)代码分析下载据集 mnist = learn.datasets.load_dataset(mnist)恩,就是这么简单,一行代码下载解压mnist据,每个img已经灰度化成长784的组,每个label已经one-hot 成长度10的组numpy读取图像到内存,用于后续操作,包括训练集(只取前10000个)和验证集data = mnist.train.imageslabels = np.asarray(mnist.train.labels 、这里展示了8个张图中,每个像素点(也就是feature)的weights,2、红色表示正的权重,蓝色表示负的权重3、作用越大的像素,它的颜色越深,也就是权重越大4、所以权重中红色部分几乎展示了正确的

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    tf28:

    MNIST据集通常做为深度学习的练习据集,这个据集恐怕早已经被大家玩坏了。 本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国人练习的据集-据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network要把洋文难上很多。 据集: CASIA-HWDB 下载HWDB1.1据集:$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1trn_gnt.zip zip解压没得说, 之后还要解压alz压缩文件$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1tst_gnt.zip 这个据集由模式国家重点实验室共享 ,它还共享了其它几个据库,先mark: 行为分析据库 三维人脸据库 中文语言资源库 步态据库 掌纹据库 虹膜库的样子:import osimport numpy as npimport

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    Tensorflow | MNIST

    这次对最近学习tensorflow的总结,以理解MNIST案例为例来说明 原始的网址:https:www.tensorflow.orgversionsr0.12tutorialsmnistbeginnersindex.html 1、据的处理 以一个图片为例 ?先转为上图右方的矩阵,然后将矩阵摊为1*784的向量,28*28 = 784,这里的X有784个特征。 我们希望得到给定图片代表每个的概率。 ) softmax(x) = frac{exp(x_{i})}{sum_{j} exp(x_{j})}这样得到的结果便是概率,从而获取了是0-9这10个的概率,然后比较概率的大小,概率最大的即为模型得到的结果类 一个非常常见的,非常漂亮的成本函是“交叉熵”(cross-entropy)。交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术,但是它后来演变成为从博弈论到机器学习等其他领域里的重要技术段。

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    基于tensorflow的

    一、前言本文主要介绍了tensorflow相关的理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。二、相关理论2.1 运算方法? 图1过程就像图片中那样,经过多次卷积和池化(又叫子采样),最后全连接就运算完成了。 2.2 卷积卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效方法。 也就是把源矩阵的最外层据原封不动的复制过来。2.3 池化?图4池化分为两种:一种是最大池化,在选中区域中找最大的值作为抽样后的值。另一种是均值池化,把选中的区域中的均值作为抽样后的值。 android系统上的tensorflow演示程序https:github.comMindorksOpenSourceAndroidTensorFlowMachineLearningExample文Mob开发者

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    用TensorFlow进行

    对于人类来说,是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考,就可以看出下面的是5,0,4,1。但是想让机器这些,则要困难得多。 如果让你用传统的编程语言(如Java)一个程序去这些形态各异的,你会怎么很多方法去检测横、竖、圆这些基本形状,然后计算它们的相对位置?我想你很快就会陷入绝望之中。 为了找到的方法,机器学习界的大师Yann LeCun利用NIST(National Institute of Standards and Technology 美国国家标准技术研究所)的库构建了一个便于机器学习研究的子集 更详细的信息可以参考Yann LeCun的网站:http:yann.lecun.comexdbmnist已经有很多研究人员利用该据集进行了的研究,也提出了很多方法,比如KNN、SVM、神经网络等 抛开这些研究成果,我们从头开始,想想怎样用机器学习的方法来这些。因为只包含0~9,对于任意一张图片,我们需要确定它是0~9中的哪个,所以这是一个分类问题。

    5.1K01

    机器学习-

    据说,在命令行窗口打印出‘hello,world’是入门编程语言的第一个程序,那么就是机器学习的hello,world了,学习的东西不经常复习的容易忘记,因此在这里记录一下。 要进行,首先需要据,然后在定义一个神经网络来对据进行训练,然后把训练好的权重和模型保存起来,在另外的程序调用,并拿来测试你想要测试的图片,看看训练的结果是不是比较正确。 关于据获取,这里选择的keras自带的据集,可以在keras的官网可以找到你需要的据集,https:keras.iodatasets 据集包含10个的60,000个28x28灰度图像,以及 = to_categorical(y_test) 这个是没有astype的x_train的值: 这个是经过astype()之后的值 接着,to_categorical就是将类向量转换为二进制( 然后再添加一个隐藏层,这里就不用定义输入个,只需要输出的和激活函,紧接着就是输出层了,因为我们的是0-9,有10个,这里的大小也是10,而这里的激活函就要改成softmax,模型就这样构建完成了

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    tensorflow实现

    调用tensorflow实现。 BP神经网络实现MNIST据集的,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水有限)。 )每个部分都单独成了一个模块文件。 ,隐藏层节点 500 个(一层),输出节点 10 个(表示输出为 0-9的十分类)w = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1))参满足截断正态分布 saver 对象,从而在会话被加载时,模型中的所有参被赋值为各自的滑动均值,增强模型的稳定性操作步骤 可能你已经注意到了,mnist_forward.py中并没有main函(说明这个文件只是一个模块用来被其他文件调用

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    浏览器中的

    我之前过一系列的《一步步提高率(1)(2)(3)》,是一个非常好的入门项目,所以在这里我就以为例,说明在浏览器中如何训练模型。 加载据有过机器学习知的朋友,应该对MNIST据集不陌生,这是一套28x28大小的灰度图像,包含55000个训练样本,10000个测试样本,另外还有5000个交叉验证据样本。 需要注意的是,这只是一种加载MNIST据集的方法,你也可以使用一个一张图片的MNIST据集,分次加载多个图片文件。 定义模型结构关于卷积神经网络,可以参阅《一步步提高率(3)》这篇文章,这里定义的卷积网络结构为:CONV -> MAXPOOlING -> CONV -> MAXPOOLING -> FC 参考文献:tensorflow官网TensorFlow.js — Handwritten digit recognition with CNNs你还可以读一步步提高率(1)(2)(3)TensorFlow.js

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    CNN神经网络--

    CNN神经网络–? 引入包pythonimport numpy as npimport tensorflow as tf下载并载入 MNIST 库(55000 * 28 * 28)55000 张训练图像pythonfrom 3000个的图片和对应标签pythontest_x = mnist.test.imagestest_y = mnist.test.labels构建我们的卷积神经网络第1层卷积pythonconv1 : UTF-8 -*- import numpy as npimport tensorflow as tf # 下载并载入 MNIST 库(55000 * 28 * 28)55000 张训练图像 3000 个的图片和对应标签test_x = mnist.test.images # 图片test_y = mnist.test.labels # 标签 # 构建我们的卷积神经网络:# 第 1

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    利用Tensorflow2.0实现

    动实现(深度)神经网络模型听起来很牛逼,实际上却是一个费时费力的过程,特是在神经网络层很多的情况下,多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难动去实现了。 最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——。 训练模型时tensor会不断地从据流图中的一个节点flow到另一个节点, 这也是Tensorflow名的由来。 操作(op):计算图中的节点被称为op(operation的缩),即操作 op=节点Nodes;一个op获得0个或多个Tensor,执行计算后,就会产生0个或多个Tensor。 最后,我们使用Tensorflow2.0高阶API keras来实现深度学习经典入门案例——,以下是案例代码,有兴趣的同学可以跟着实现一遍。

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