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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 hl=zh-CN)直接在浏览器中阅读ipynb格式的件,而不用在本地启动iPython notebook我们的教程在这里:ep7.ipynb(https:github.comrandom-foreststutorialsblobmasterep7 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数Next

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Softmax

TensorFlow 入门(二):Softmax MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,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。? 你也可以直接从这里下载数据集,并在根目录下建立MNIST_data件夹。再运行上述代码即可。 我们可以用一个数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函数的推广。

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    tf28:

    MNIST数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数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数据集-数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network要把难上很多。 首先,英符的分类少,总共10+26*2;而中总共50,000多汉,常用的就有3000多。其次,汉有书法,每个人书风格多样。 数据集: CASIA-HWDB 下载HWDB1.1数据集:$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1trn_gnt.zip 这个数据集由模式国家重点实验室共享,它还共享了其它几个数据库,先mark: 行为分析数据库 三维人脸数据库 中语言资源库 步态数据库 掌纹数据库 虹膜库数据 的样子:import osimport

    3.4K90

    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 我们希望得到给定图片代表每个数的概率。 比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数的概率更小的值。 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个数的概率,然后比较概率的大小,概率最大的即为模型得到的结果类。 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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    kaggle-

    lines = csv.reader(open(csv)) l = , dtype=float)train = llabel = l a = pd.DataFrame(train)# 二值化,不影响数显示 a = 1 l = load_data(test.csv)test = np.array(l, dtype=float)a = pd.DataFrame(test)# 二值化,不影响数显示a = 1import 画一个像素图片数,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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    】-JavaAPI示例代码

    -JavaAPI示例代码不知不觉百度已经开始邀测了。需要的小伙伴去申请了哦。申请方式加入群找PM。或者工单提交申请。都要说明自己的APPID哦。 aip.baidubce.comrest2.0ocrv1handwriting-----------------------------------------下面开始代码-------------------------------------------------- ; String object = HttpUtil.post(url, accessToken, param); System.out.println(new String(object)); }} {log_id: 8502255431261249697, words_result_num: 11, words_result: }-返回的JSON符串(图片内容){ log_id: 8502255431261250000, words_result_num: 11, words_result: }-测试图片?

    2.2K80

    PaddlePaddle之

    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实现在第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout,阈值设为0.5。 这次训练的数据量比较小,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。 ,官网的章理论介绍的比较多,网上的博大多数都是几个经典例子来回跑,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

    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

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    TensorFlow-(三)

    本篇章在上篇TensorFlow-(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现。 参数个数: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。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络,它有效解决了问题。 读取图片的方式:原来是动输入件名,现在修改为自动读取整个件夹里的图片,图片按自定义的格式命名,还可以直接判断出知否预测准确,并给出总的准确率。 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),换成自己的数

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    TensorFlow-(二)

    本篇章在上篇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格式数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, restore_model(testPicArr) print The prediction number is:, preValue任务分两个函数完成testPicArr = pre_pic(testPic)对图片做预处理 ) return preValue else: print(No checkpoint file found) return -1注解:1)main 函数中调用的application()函数: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的数,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数据集MNIST数据集 :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:一张数体图片变成长度为 784 的一维数组输入神经网络。该图片对应的标签为,标签中索引号为 6 的元素为 1,表示是数 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数据集 ”的常用函数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体MNIST数据集的任务,共分为三个模块件,分是:描述网络结构的前向传播过程件(mnist_forward.py)描述网络参数优化方法的反向传播过程件(mnist_backward.py 实现体MNIST数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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    java 百度接口配置

    java.net.HttpURLConnection;import java.net.URL;import java.util.List;import java.util.Map; ** * 说明:获取 HttpURLConnection) realUrl.openConnection(); connection.setRequestMethod(GET); connection.connect(); 获取所有响应头段 Map map = connection.getHeaderFields(); 遍历所有的响应头段 for (String key : map.keySet()) { System.err.println

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    TensorFlow实例:

    MNIST数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。要把、数难上很多。 首先,英符的分类少,总共10+26*2;而中总共50,000多汉,常用的就有3000多。其次,汉有书法,每个人书风格多样。 TensorFlow下做高效地图像读取,基本的图像处理,整个项目很简单,但其中有一些trick,在实际项目当中有很大的好处, 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存(尽管在Mnist这类级的例子上经常出现 )…最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: , http:link.zhihu.com? target=http%3Ablog.topspeedsnail.comarchives10897但是这篇章只用了140训练与测试,试了下代码 很快,但是当扩展到所有的时,发现32g的内存都不够用,这才注意到原中都是用

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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 y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels展示

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    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 # 输出 blob 内容,to_file=1 表示打印输出到件 # 件保存路径:root_folder model.Print(accuracy, , to_file=1) # 累加参数,并给出参数的统计值 3.6 LeNet 模型部署模型保存:# 输出模型到件,需要工指定模型的 inputsoutputspe_meta = pe.PredictorExportMeta(predict_net=deploy_model.net.Proto

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    MXNet | MNIST比赛

    MNIST图片数据集由Yann LeCun创建,每条数据表示28*28像素的图片。它已经是用于衡量分类器在简单图片作为输入的标准数据集。神经网络是对于图片分类任务来说是强大的模型。

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    TensorFlow 2.0 MNIST

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    Tensorflow MNIST CNN

    参考献 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 数据集上简单 CNN少说废话多代码下载并读取 MNIST 数据集import matplotlib.pyplot import ops ops.reset_default_graph() # Start a graph sessionsess = tf.Session() # 下载并读取数据集# 如果本地没有temp件夹需要从 Tensorflow官网下载data_dir = tempmnist = read_data_sets(data_dir) # 把mnist.train.images中的数据集变换成(28*28)的数据格式,原件中以 max_pool2 = tf.nn.max_pool(relu2, ksize=, strides=, padding=SAME) # 扁平化光栅化处理 # 将max_pool2的输出形状转化成list格式,其中分表示 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分类

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    Android TensorFlow Lite 深度学习mnist demo

    TensorFlow Lite + mnist 数据集实现mnist 是图片数据集,包含60000张训练样本和10000张测试样本。 测试集也是同样比例的数据。 (如果没有的话,需要自己训练保存成pb件,再转换成tflite 格式)对于一个类,首先需要初始化 TensorFlow Lite 解释器,以及输入、输出。 fileDescriptor.declaredLength return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength) }真正是在 paintView.bitmap, PIXEL_WIDTH, PIXEL_WIDTH, false))classify() 方法包含了预处理用于初始化 inputBuffer、运行 mnist 模型、出数 android { ...... aaptOptions { noCompress tflite }}demo 运行效果如下:5.png​7.png五.

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    基于tensorflow的

    一、前言本主要介绍了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。 三、android系统上的tensorflow演示程序https:github.comMindorksOpenSourceAndroidTensorFlowMachineLearningExample Mob开发者平台 Android开发专家 高攀

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