mnist

这里的生成模型和判别模型均为多层感知机（当然也可以换为CNN或LSTM），多层感知机的层数为四层，中间有两个隐藏层。使用的数据集为mnist数据集，训练GAN之后得到的模型能达到的效果是：在生成模型中输入一个随机高斯噪声，生成模型可以输出一张和mnist数据集类似的图片。参考论文：《Generative Adversarial Nets》。 #coding=utf-8 import pickle import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.gridspec as gridspec import os import shutil from scipy.misc import imsave # 定义一个mnist数据集的类 class mnistReader(): def __init__(self,mnistPath,onehot=True): self.mnistPath=mnistPath self.onehot=onehot self.batch_index=0 print ('read:',self.mnistPath) fo = open(self.mnistPath, 'rb') self.train_set,self.valid_set,self.test_set = pickle.load

import tensorflow as tf import os import urllib import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data # from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 手动从Lecun乐村大牛的网站下载图片 SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' WORK_DIRECTORY = "/tmp/mnist" def maybe_download(filename): if not os.path.exists(WORK_DIRECTORY): os.mkdir(WORK_DIRECTORY) filepath = os.path.join(WORK_DIRECTORY, filename) if not os.path.exists(filepath): filepath, _ = urllib.request.urlretrieve(SOURCE_URL + filename,filepath) statinfo = os.stat(filepath) print('Successfully downloaded', filename,

1.MNIST数据集 （Mixed National Institute of Standards and Technology）是一个大型的手写体数字数据库，广泛用于机器学习领域的训练和测试。包括60000个训练集和10000个测试集，每张图进行尺寸归一化，数字居中处理，固定尺寸为28*28px。 1.1下载MNIST数据集 cd caffe cd data/mnist/ ./get_mnist.sh tree(如果没有要安装sudo apt install tree) 1.2MNIST数据格式描述 1.3转换格式 下载到的原始数据集为二进制文件，需要转换为LEVELDB或LMDB才能识别。 在caffe根目录下执行./examples/mnist/create_mnist.sh 可以看到examples/mnist下有两个目录 2 LeNet5模型 2.1模型描述 examples/minist/lenet_train_test.prototxt查看 数据源mnist负责从预处理得到的lmdb数据库中读取数据data和标签书label，图像数据送入后续CNN结构中进行处理，CNN结构包括一组由卷积层conv（1，2）+下采样层pool（1，2）交替形成的特征层ip1和ip2（类似于多层感知器结构）。对ip2的输出进一步同标签数据label对比

实验环境： python3.6.3 pip 9.0.1 tensorflow 1.10.0 window 10 oracle vm virtualbox ubuntu 16.0.1 1.基于tensorflow对mnist预测，需要连接外网 。 下面代码可以直接复制去调试，识别率高达98%，最低也在91%。python对代码格式有非常高的要求。行头不能同时存在tab和空格。函数内行头对齐。大概有3/40分钟左右.不过我在8月20号训练结果不是这样，最高也就97%，最低89%。不清楚其中原因 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("/dataset",one_hot=True) #每一批数据大小 batch_size = 100 #计算多少批数据 n_batch = mnist.train.num_examples #定义两个placeholder,None=100,28*28=784,即100行784列 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) #0-9个输出标签 y = tf.placeholder(tf.float32,[None

利用SVM(支持向量机)和MNIST库在OpenCV环境下实现手写数字0~9的识别 六万张训练生成SVM的XML文件用了564秒，随后用训练的结果进行训练数据的测试，一万张测试图片正确的识别个数为9833，错误率为1.67%。 SVM学习笔记（二）----手写数字识别 参数选择为C=100.0, kernel=’rbf’, gamma=0.03时，预测的准确度就已经高达98.5%了。 来源： CSDN 作者： Min's Blog 链接： https://blog.csdn.net/weixin_36899784/article/details/80245592

下载数据集 download.py # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块。这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow .examples .tutorials .mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据。这条语句在数据不存在时，会自动执行下载 mnist = input_data .read _data_sets( "MNIST_data/" , one_hot=True) # 查看训练数据的大小 print(mnist .train .images .shape ) # (55000, 784) print(mnist .train .labels .shape ) # (55000, 10) # 查看验证数据的大小 print(mnist .validation .images .shape ) # (5000, 784) print(mnist .validation .labels .shape ) # (5000, 10) # 查看测试数据的大小 print(mnist .test .images .shape ) # (10000, 784) print(mnist .test

Hello大家好，这一次睿老师将会带领大家实现mnist的手写数字识别，手把手教会你如何使用TensorFlow进行基本的操作。本次课程中，我会保持一贯的啰嗦风格，事无巨细地深入讲解每一个操作细节，为每一位读者提供最贴心的服务。 准备工作 安装TensorFlow我就不多说了，主要是mnist数据集的获取一般都会有些问题。你可能会遇到input_data.py文件下载不下来，又或是下载input_data.py之后运行会报错，又或是使用tensorflow.examples.tutorials.mnist 里自带的input_data.py报错。 解决方法如下： 1、Input_data.py文件需要修改一下下才能正常使用，在37行的“return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)”：末尾处添加“[0]”，变成“return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0]” 2、由于网络问题或其他一些未知原因，input_data下载、解压mnist数据集时会报错，这时你只要自己手动下载好数据集（四个压缩包）放到工作空间的MNIST_data文件夹里就行，就能绕开报错问题。 流程讲解 大致流程分为三步： 1、构建CNN网络结构； 2、构建loss function

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个 快速上手教程 。 当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片： 它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。比如，上面这四张图片的标签分别是5，0，4，1。 在此教程中，我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以，我们这里会从一个很简单的数学模型开始，它叫做Softmax Regression。 对应这个教程的实现代码很短

更新： 2018.11.9： 我把代码，模型，测试图片放上来了，可以下载了，记得自行配置相关库 下载地址： https://download.csdn.net/download/qq_38269418/10774623 另外，有个网址很有意思，以前忘记放上来了，可以帮你很好理解神经网络的模型！ http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 2018.12.5: 上面那个网址好像现在需要挂VPN了，不然打不开 以下为原博： 废话不多说，先上效果图 整体来看，效果是非常不错的，模型的训练，参照官方代码mnist_deep.py，准确率是高达99.2% 那么，我是怎么实现的呢？ 一.读懂卷积神经网络代码（至少得把程序跑通） 首先参照Tensorflow中文社区教程传送门： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html 能在自己的环境中成功运行代码，具体代码的实现我就不在这里具体赘述了，因为关于代码的文章太多了，百度都能一大堆。博主是参照了Tensorflow中社区教程如图： （注意一点：关于教程的print函数） 在博主用的Python3.6版本中，print已经成为了一个函数，而在Python2.7当中print不是一个函数，这里博主是需要加上括号。 所以根据自己所用的版本，更改这里

MNIST 手写数字识别模型建立与优化 本篇的主要内容有： TensorFlow 处理MNIST数据集的基本操作 建立一个基础的识别模型 介绍 S o f t m a x Softmax S o f t m a x 回归以及交叉熵等 MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集（基本可以算是“Hello World”级别的了吧），我们要了解的情况是，对于每张图片，存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵，但是我们在导入数据进行使用的时候会自动展平成 1 * 784（28 * 28）的向量，这在TensorFlow导入很方便，在使用命令下载数据之后，可以看到有四个数据集： 模型 来看一个最基础的模型建立，首先了解TensoFlow对MNIST数据集的一些操作 1.TensorFlow 对MNIST数据集的操作 下载、导入 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 第一次运行会自动下载到代码所在的路径下 mnist = input_data.read_data_sets('location', one_hot=True) # location 是保存的文件夹的名称 打印MNIST数据集的一些信息，通过这些我们就可以知道这些数据大致如何使用了 # 打印 mnist 的一些信息 from tensorflow