mnist

在 TensorFlow 中， keras.datasets 模块提供了常用经典数据集的自动下载、管理、加载与转换功能，并且提供了 tf.data.Dataset 数据集对象，方便实现多线程(Multi-thread)，预处理(Preprocess)，随机打散(Shuffle)和批训练(Train on batch)等常用数据集功能。 常用的数据集： （1）Boston Housing 波士顿房价趋势数据集，用于回归模型训练与测试 （2）CIFAR10/100 真实图片数据集，用于图片分类任务 （3）MNIST/Fashion_MNIST 手写数字图片数据集，用于图片分类任务 （4）IMDB 情感分类任务数据集 这些数据集在机器学习、深度学习的研究和学习中使用的非常频繁。对于新提出的算法， 一般优先在简单的数据集上面测试，再尝试迁移到更大规模、更复杂的数据集上。 通过 datasets.xxx.load_data() 即可实现经典数据集的自动加载，其中xxx 代表具体的数据集名称。 TensorFlow 会默认将数据缓存在用户目录下的.keras/datasets 文件夹，如图 所示，用户不需要关心数据集是如何保存的。如果当前数据集不在缓存中，则会自动从网 站下载和解压，加载；如果已经在缓存中，自动完成加载： import tensorflow as tf from

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 深度残差收缩网络是一种新的神经网络结构，实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 首先，简要回顾一下深度残差网络，其基本模块如下图所示。相较于传统的卷积神经网络，深度残差网络利用了跨越多层的恒等映射，来缓解模型训练的难度，提高准确性。 然后，和深度残差网络不同的是，深度残差收缩网络引入了一个小型的子网络，用这个子网络学习得到一组阈值，对特征图的各个通道进行软阈值化。 这个过程其实可以看成一个可训练的特征选择的过程 。具体而言，就是通过前面的卷积层将重要的特征转换成绝对值较大的值，将冗余信息所对应的特征转换成绝对值较小的值；通过子网络学习得到二者之间的界限，并且通过软阈值化将冗余特征置为零，同时使重要的特征有着非零的输出。 深度残差收缩网络其实是一种通用的方法，不仅可以用于含噪数据，也可以用于不含噪声的情况。 这是因为，深度残差收缩网络中的阈值是根据样本情况自适应确定的。换言之，如果样本中不含冗余信息、不需要软阈值化，那么阈值可以被训练得非常接近于零，从而软阈值化就相当于不存在了。 最后，堆叠一定数量的基本模块，就得到了完整的网络结构。 利用深度残差收缩网络进行MNIST数据集的分类，可以看到，效果还是不错的。下面是深度残差收缩网络的代码： #!/usr/bin

最终训练结果图 参照https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/79532073 修改的两条命令也就是批处理文件 转换数据的mnist_data.dat .\build\examples\mnist\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\train-images.idx3-ubyte .\data\mnist\train-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_train_lmdb echo. .\build\examples\mnist\Release\convert_mnist_data.exe .\data\mnist\t10k-images.idx3-ubyte .\data\mnist\t10k-labels.idx1-ubyte .\examples\mnist\mnist_test_lmdb pause 训练的train_minist.dat .\build\tools\Release\caffe.exe train --solver=.\examples\mnist\lenet_solver.prototxt pause 来源： CSDN 作者： 八倍体小黑麦 链接： https://blog.csdn.net/qq

写在前面的话 MNIST教程是tensorflow中文社区的第一课，例程即训练一个 手写数字识别 模型： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 参考视频： https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-01-classifier/ MNIST编程 代码全文 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot = True) def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1) Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases if

# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取mnist数据 mnist = input_data . read_data_sets ( "MNIST_data/" , one_hot = True ) # 注册默认session 后面操作无需指定session 不同sesson之间的数据是独立的 sess = tf . InteractiveSession () # 构造参数W函数 给一些偏差0.1防止死亡节点 def weight_variable ( shape ): initial = tf . truncated_normal ( shape , stddev = 0.1 ) return tf . Variable ( initial ) # 构造偏差b函数 def bias_variable ( shape ): initial = tf . constant ( 0.1 , shape = shape ) return tf . Variable ( initial ) # x是输入,W为卷积参数 如[5,5,1,30] 前两个表示卷积核的尺寸 # 第三个表示通道channel