mnist

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取,将下载来的数据解压保存到datesets文件下，四个文件分别包括了images和labels，其中labels是images所对应的数字，训练集为50000个样本，测试集为10000个样本。 像素为28x28，单通道 图片是以字节的形式进行存储，需要把它转换成矩阵形式， import os import struct import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): """Load MNta from `path`""" labels_path = os.path.join(path,IST da '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s

用pytorch再实现mnist手写识别 mnist作为非常棒的数据集，所以入pytorch的坑就先试试mnist。 数据集下载 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ lecun的网站上可以下载的到，也可以用pytorch的datasets包下载 from torchvision.datasets import mn train_set = mn.MNIST('./data', train=True, download=True) test_set = mn.MNIST('./data', train=False, download=True) 但是注意的是，如果你没有 科学上网 ，是下载不下来的，速度像树懒一样非常非常非常慢。 预处理 预处理可以用transforms.Compose()，先除以255，再通过transforms.Normalize([0.5],[0.5])来将色彩值映射到[-1，1]闭区间里面，假设原色彩值是0，那么映射后就是-1。因为mnist图片都是灰度图，所以只有一个色彩通道。正常的彩色图片是RGB三通道的，transforms.Normalize（[r,g,b],[d,e,f]）这样对应每个RGB的均值和方差。 也可以自定义函数 def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32')

基于Pytorch的MNIST数据集的预处理 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络（CNN）的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。 操作系统 ：ubuntu18.04 显卡 ：GTX1080ti python版本 ：2.7（3.7） ＱＱ群 ： 加入深度学习交流群 获取更多环境配置细节和学习资料(147960154) 网络架构 具有4层的CNN具有以下架构。 输入层：784个节点（MNIST图像大小） 第一卷积层：5x5x32 第一个最大池层 第二卷积层：5x5x64 第二个最大池层 第三个完全连接层：1024个节点 输出层：10个节点（MNIST的类数) 用于改善CNN性能的工具 采用以下技术来改善CNN的性能。 1. Data augmentation 通过以下方式将列车数据的数量增加到5倍 随机旋转：每个图像在[-15°，+ 15°]范围内随机旋转。 随机移位：每个图像在两个轴上随机移动一个范围为[-2pix，+ 2pix]的值。 零中心归一化：将像素值减去（PIXEL_DEPTH / 2）并除以PIXEL_DEPTH。 2. Parameter initializers 重量初始化器：xaiver初始化器 偏差初始值设定项：常量（零）初始值设定项 3. Batch normalization 所有卷积/完全连接的层都使用批量标准化。

from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.autograd import Variable # Training settings parser = argparse.ArgumentParser(description= 'PyTorch MNIST Example' ) parser.add_argument( '--batch-size' , type=int, default= 64 , metavar= 'N' , help= 'input batch size for training (default: 64)' ) parser.add_argument( '--test-batch-size' , type=int, default= 1000 , metavar= 'N' , help= 'input batch size for testing (default: 1000)' ) parser

如何将pytorch中mnist数据集的图像可视化及保存 导出一些库 import torch import torchvision import torch.utils.data as Data import scipy.misc import os import matplotlib.pyplot as plt BATCH_SIZE = 50 DOWNLOAD_MNIST = True 数据集的准备 #训练集测试集的准备 train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=DOWNLOAD_MNIST, ) test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False) 将训练及测试集利用dataloader进行迭代 train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1),

1.Introduction 利用mnist数据集进行训练DCGAN网络，生成数字图像。 2.Source code #encoding:utf-8 """ Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN). Using deep convolutional generative adversarial networks (DCGAN) to generate digit images from a noise distribution. References: - Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks. A Radford, L Metz, S Chintala. arXiv:1511.06434. Links: - [DCGAN Paper](https://arxiv.org/abs/1511.06434). - [MNIST Dataset](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/). Author: Aymeric Damien Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow

1. keras 的 mnist.load_data() 因为网页连接无法使用，数据无法下载 可以从mnist网站上直接下载 nist.pkl.gz 文件，然后再 处理 import pickle import gzip def load_data(): with gzip.open('mnist/mnist.pkl.gz','rb') as fp: training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp,encoding='bytes') return training_data, valid_data, test_data 2. DCGAN网络 generator和d需要维度对应，github下载的有两个代码无法使用， 打印网络结构之后发现两个维度不对应 https://github.com/FacelessManipulator/keras-dcgan/blob/master/dcgan.py 这个测试是可用的 来源： CSDN 作者： nlite827109223 链接： https://blog.csdn.net/nlite827109223/article/details/80207137

reference 基本模型： https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80369989 如果用类实现： https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/9790955.html 求精度、tensorboard可视化： https://blog.csdn.net/wwxy1995/article/details/80832283 https://blog.csdn.net/lansetiankong2104/article/details/79981776 这两篇很像，注释和损失函数稍有不同 对数据集的理解： https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/79094752 minst数据集可视化： https://blog.csdn.net/wc13197389627/article/details/95527289 保存和载入模型： https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/71423039 如何识别自己的手写（ps）数字以及mnist数据集是西方手写体等注意事项： https://blog.csdn.net/qq_38269418/article/details

#本文从其他处copy过来，是为了留作参考，比如同样的分类问题，只需要修改几个关键位置，一是模型，二是损失，三是优化器 import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms from torch.autograd import Variable import win_unicode_console win_unicode_console.enable() # hyper parameter input_size = 28 * 28 # # image size of MNIST data num_classes = 10 num_epochs = 10 batch_size = 100 learning_rate = 1e-3 # MNIST dataset #train_dataset = dsets.MNIST(root = '../../data_sets/mnist', train = True, transform = transforms.ToTensor(), download = True) train_dataset = dsets.MNIST(root = '../../data

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator，数据有真实数据groundtruth，还有需要网络生成的“fake”数据，目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器，让判别器认不出来，就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是：判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好；生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好，这个是矛盾的，所以只能交替训练网络。 需要搭建生成器网络和判别器网络，训练的时候交替训练。 首先训练判别器的参数，固定生成器的参数，让判别器判断生成器生成的数据，让其和0接近，让判别器判断真实数据，让其和1接近； 接着训练生成器的参数，固定判别器的参数，让生成器生成的数据进入判别器，让判断结果和1接近。生成器生成数据需要给定随机初始值 线性版： import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision import transforms from torch import optim import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as