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mnist手写数字识别代码(knn手写数字识别)

MNIST 手写数字识别模型建立与优化 本篇主要内容有: TensorFlow 处理MNIST数据集基本操作 建立一个基础识别模型 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),我们要了解情况是,对于每张图片,存储方式是一个 28 * 28 矩阵,但是我们在导入数据进行使用时候会自动展平成 ,下面建立一个简单模型来识别这些数字。 , 784]) # 输出结果是对于每一张图输出是 1*10 向量,例如 [1, 0, 0, 0...] # 只有一个数字是1 所在索引表示预测数据 y = tf.placeholder(tf.float32 argmax()也就是比较是索引 索引才体现了预测是哪个数字 # 并且 softmax()函数输出不是[1, 0, 0...]

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KNN 手写数字识别

图片:32*32像素 黑白图像 编码 一个 3232 二进制图像矩阵 转为 1 1024 向量 # 32*32 图像矩阵 -> 1*1024 向量 def img2vector(filename): sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] 手写数字识别 fileNameStr = trainingFileList[i] # 去掉 .txt fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # 第一个数字为分类 fileNameStr = testFileList[i] # 去掉 .txt fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # 第一个数字是类别 是否存在一种算法减少存储空间和计算时间开销? k决策树就是k近邻优化版,可以节省大量计算开销。 Q&A 补充 参考 感谢帮助!

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    Softmax 识别手写数字

    TensorFlow 入门(二):Softmax 识别手写数字 MNIST是一个非常简单机器视觉数据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们任务就是对这些手写数字图片进行分类,转成0~9一共十类。 ? ,请关闭杀毒软件,以防误报。 我们可以用一个数字数组来表示这张图片: ? 我们把这个数组展开成一个向量,长度是 28x28 = 784。如何展开这个数组(数字顺序)不重要,只要保持各个图片采用相同方式展开。 这里手写数字识别为多分类问题,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函数推广。

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    基于tensorflow手写数字识别

    一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。 二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 图1 识别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,并引起广泛重视一种高效识别方法。 另一种是平均值池化,把选中区域中平均值作为抽样后值。 这样做是为了后面全连接时候减少连接数。 而且因为提取就是所需特征,所以在加快训练 速度时候对结果并不会产生过大影响,甚至更为精确。

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    kaggle-识别手写数字

    l = np.array(l[1:], dtype=float) train = l[1:,1:] label = l[1:,0] a = pd.DataFrame(train) # 二值化,不影响数字显示 = 1 l = load_data('test.csv') test = np.array(l[1:], dtype=float) a = pd.DataFrame(test) # 二值化,不影响数字显示 LogisticRegression(C=10000.0, random_state=0) lr.fit(X_train_std, y_train) 看下训练集误差,误差大约6.7954%,这个还是蛮大 画一个像素图片数字,第二个图片,上面预测是0 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import

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    PaddlePaddle之手写数字识别

    传统基本都能做,尤其对NLP支持很好,譬如情感分析,word embedding,语言模型等,反正你想得到,常见都可以用它来试一试~ PaddlePaddle安装 不得不吐槽一下PaddlePaddle 实现手写数字识别   训练步骤 传统方式这次就不展开讲了,为了对比我们还是用CNN来进行训练。 这次训练手写数字识别数据量比较小,但是如果想要添加数据,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。 之前用keras,以及mxnet等都是已经封装好函数,输出信息都是一样,这里paddlepaddle把这个函数并没有完全封装,而是让我们用户自定义输出内容,可以方便我们减少冗余信息,增加一些模型训练细节输出 安装诡异是一个吐槽点,但其实还是很优秀一个开源软件,尤其是最值得说分布式训练方式,多机多卡设计是非常优秀,本篇没有讲,下次讲讲如何用paddlepaddle做单机单卡,单机多卡,多机单卡和多机多卡训练方式来训练模型

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    Digit Recognizer 手写数字识别

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    手写数字识别

    11.451450348 Accuracy= 0.9588 Train Finished takes: 76.92 Starting another session for prediction 算法:手写数字识别使用框架是由多个隐藏层组成神经网络 ,增加隐藏层层数以提高分类准确率。

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    机器学习-手写数字识别

    据说,在命令行窗口打印出‘hello,world’是入门编程语言第一个程序,那么手写数字识别就是机器学习hello,world了,学习东西不经常复习容易忘记,因此在这里记录一下。 ---- 最初学习机器学习时候,我自己先做其实是线性回归和逻辑回归,但是我用自己创建函数和数据一直不能很好让结果去拟合数据,所以不是成功代码,还是需要在多研究一下。 要进行手写数字识别,首先需要数据,然后在定义一个神经网络来对数据进行训练,然后把训练好权重和模型保存起来,在另外程序调用,并拿来测试你想要测试图片,看看训练结果是不是比较正确。 关于数据获取,这里选择keras自带数据集,可以在keras官网可以找到你需要数据集,https://keras.io/datasets/ 数据集包含10个数字60,000个 然后再添加一个隐藏层,这里就不用定义输入个数,只需要输出和激活函数,紧接着就是输出层了,因为我们数字是0-9,有10个数字,这里大小也是10,而这里激活函数就要改成softmax,模型就这样构建完成了

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    KNN实现手写数字识别

    KNN实现手写数字识别 博客上显示这个没有Jupyter好看,想看Jupyter Notebook请戳KNN实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np mnist.test.labels.shape)) Train: (55000, 784) Train: (55000, 10) Test: (10000, 784) Test: (10000, 10) mnist数据采用是 TensorFlow一个函数进行读取,由上面的结果可以知道训练集数据X_train有55000个,每个X数据长度是784(28*28)。 y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels 展示手写数字

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    TensorFlow-手写数字识别(一)

    MNIST数据集 MNIST数据集 :包含7万张黑底白字手写数字图片,其中55000张为训练集,5000张为验证集,10000张为测试集。 ? 例如: 一张数字手写体图片变成长度为 784 一维数组[0.0.0.0.0.231 0.235 0.459……0.219 0.0.0.0.]输入神经网络。 该图片对应标签为[0.0.0.0.0.0.1.0.0.0],标签中索引号为 6 元素为 1,表示是数字 6 出现概率为 100%,则该图片对应识别结果是 6。 TensorFlow模型搭建基础 实现“MNIST数据集手写数字识别常用函数 ① tf.get_collection("") 函数表示从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 实现手写体MNIST数据集识别任务,共分为三个模块文件,分别是: 描述网络结构前向传播过程文件(mnist_forward.py) 描述网络参数优化方法反向传播过程文件(mnist_backward.py

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    用TensorFlow进行手写数字识别

    作者 : 陈龙,腾讯即通产品部Android开发工程师,负责Android QQ开发与维护。热衷于机器学习研究与分享。 对于人类来说,识别手写数字是一件非常容易事情。 我们甚至不用思考,就可以看出下面的数字分别是5,0,4,1。 但是想让机器识别这些数字,则要困难得多。 如果让你用传统编程语言(如Java)写一个程序去识别这些形态各异数字,你会怎么写? 为了找到识别手写数字方法,机器学习界大师Yann LeCun利用NIST(National Institute of Standards and Technology 美国国家标准技术研究所)手写数字库构建了一个便于机器学习研究子集 更详细信息可以参考Yann LeCun网站:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 已经有很多研究人员利用该数据集进行了手写数字识别的研究,也提出了很多方法,比如KNN、 抛开这些研究成果,我们从头开始,想想怎样用机器学习方法来识别这些手写数字。因为数字只包含0~9,对于任意一张图片,我们需要确定它是0~9中哪个数字,所以这是一个分类问题。

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    Tensorflow MNIST CNN 手写数字识别

    (28*28)数据格式,原文件中以784维向量形式保存 train_xdata = np.array([np.reshape(x, (28, 28)) for x in mnist.train.images ,即为第一层卷积核[卷积核高,卷积核宽,输入通道数量,输出通道数量] # 使用标准差为0.1截断高斯分布进行变量初始化。 # 在池化层中步长和窗口宽度和高度相同,则进行池化操作后输出高度和宽度只是原维度除以池化窗口乘积 resulting_width = image_width//(max_pool_size1* tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=model_output, labels=y_target)) # 构造预测函数,通过输出预测是属于哪个数字分类 [batch_size,10]全连接层输出。

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    TensorFlow-手写数字识别(三)

    本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(二)基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现手写数字识别。 参数个数:Σ(前层x后层+后层) 如之前用于手写识别的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。 2.4 多通道图片求卷积 多数情况下,输入图片是RGB三个颜色组成彩色图,输入图片包含了红、绿、蓝三层数据,卷积核深度应该等于输入图片通道数,所以使用3x3x3卷积核,最后一个3表示匹配输入图像 LeNet-5是最早出现卷积神经网络,它有效解决了手写数字识别问题。 (下图第一排),换成自己手写数字(下图第二排),准确率为80%(上篇文章使用全连接网络准确率只有50%)。

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    pytorch:实践MNIST手写数字识别

    在本专栏第十篇记录过CNN理论,并大致了解使用CNN+残差网络训练MNIST方式,由于课件中不包含完整代码,因此想要复现一遍,但遇到各种各样坑,纸上得来,终觉浅~ 第一个问题:MNIST数据集获取 (如果你也需要这个数据集,可以在微信公众号“我有一计”内回复“数据集”,即可获取下载链接) 第二个问题:batch_size大小选取 回顾一下之前就记录过三个概念:epoch、 iteration ; GPU对2幂次batch可以发挥更佳性能,因此设置成16、32、64、128时往往要比设置为整10、整100倍数时表现更优。 在现存允许情况下batch_size可以取相对大一些 第三个问题:维度匹配 深度学习最麻烦就是维度匹配,按照课件手打的代码出现维度不匹配警告,具体原因尚不明朗,先复制别人代码跑通再说。 model = torch.load(PATH) model.eval() ''' 最终,模型在测试集上准确率在98-99%左右。

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    TensorFlow-手写数字识别(二)

    本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(一)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格式数据集 断点续训 上次代码每次进行模型训练时,都会重新开始进行训练 testPicArr) print "The prediction number is:", preValue 任务分两个函数完成 testPicArr = pre_pic(testPic)对手写数字图片做预处理 ()函数:输入要识别的几张图片(注意要给出待识别图片路径和名称)。 MNIST整理好特定格式数据,如果想要用自己图片进行模型训练,就需要自己制作数据集。 注:以上测试图片用是下面教程中自带图片,测试结果100%准确,我自己用Windows画图板手写了0~9数字,准确度只有50%左右,可能是我手写字体和MNIST库中风格差异较大,或是目前网络还不够好

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    TensorFlow 2.0 识别MNIST手写数字

    TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进,主要变化如下: 以Eager模式为默认运行模式,不必构建Session 删除tf.contrib库,将其中高阶API整合到tf.kears 将1.x版本中大量重复重叠API进行合并精简 ? 下面是TF2.0 入门demo, 训练集是MNIST。 = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() #选择衡量指标来度量模型损失值 5个Epoch后,测试集上预测准确度达98.43%: Epoch 1, Training Loss: 0.13766814768314362, Training Accuracy: 95.86332702636719

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    KNN算法实现手写数字识别

    下面的是KNN案例应用:手写数字识别。 我这里案例是文本格式。没有图片转换步骤。 素材模型:(源码+素材最后会贴上githup链接) KNN 手写数字识别 实现思路: 将测试数据转换成只有一列0-1矩阵形式 将所有(L个)训练数据也都用上方法转换成只有一列0-1矩阵形式 #1934个训练集 ## print(len(test)) #945个测试集 trainingDigits =r'D:\work\日常任务6机器学习\day2手写数字识别 \trainingDigits' testDigits = r'D:\work\日常任务6机器学习\day2手写数字识别\testDigits' (): ## 定义一个识别手写数字函数 label_list = []

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    基于TensorflowMNIST手写数字识别分类

    本文实例为大家分享了基于TensorflowMNIST手写数字识别分类具体实现代码,供大家参考,具体内容如下 代码如下: import tensorflow as tf import numpy as = 10 learning_rate = 0.001 train_steps = 50000 batch_size = 500 test_data_size = 10000 #日志目录(这里根据自己目录修改 tf.truncated_normal(shape = (hidden_unit, output_nums)), name = 'softmax_w') #添加获取softmax层权重统计值汇总数据汇总操作 = tf.Variable(tf.zeros(shape = (1, output_nums), dtype = tf.float32), name = 'softmax_b') #softmax层输出 以上就是本文全部内容,希望对大家学习有所帮助。

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    基于Mnist手写数字识别-Pytorch版

    mnist数据集其实是机器学习一个入门数据集,其训练集有60000张0-9数字,测试集有10000张0-9手写数字 MNIST 数据集来⾃美国国家标准与技术研究所, National Institute 训练集 (training set) 由来⾃ 250 个不同⼈⼿写数字构成, 其中 50% 是⾼中学⽣, 50% 来⾃⼈⼝普查局 (the Census Bureau) ⼯作⼈员. 测试集(test set) 也是同 样⽐例⼿写数字数据. , transform=my_transforms) 三.测试自己手写图片 条件有限,我们就上美图秀秀新建一个28*28像素黑色画布,然后使用画笔写一个数字,然后保存到本地,然后编写对应测试代码即可实现预测 识别成功,bingo,大功告成

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