mnist

简介 mnist相当于ML和DL的 hello world 程序，通过对手写数字的图片进行训练，并对测试图片进行测试，验证其有效性 数据集的准备 有时候直接在代码中下载可能需要一些时间，或者提示 IO error 。因此在实际的使用过程中，会先下载好离线的数据 下载地址相关链接 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_download.html https://github.com/HIPS/hypergrad/tree/master/data/mnist 基本的ML方法 参考链接 https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/tutorials/mnist/beginners/ 通过下载 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py 中的 mnist_softmax.py ，在本地，激活 tensorflow 环境之后，直接运行即可。 注意：上面的代码中，需要指定刚才下载的数据集所在的目录，需要自己修改一下，也可以通过参数传递进去，如 python mnist_softmax.py --data_dir=~/MNIST_data

教程的第一部分主要讲的是mnist_softmax.py里面的代码： 首先是下载和读取mnist数据集，两行代码来实现： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) A one-hot vector is a vector which is 0 in most dimensions, and 1 in asingle dimension. 第一行是导入input_data模块，该模块的代码： import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets 发现其实没有直接的input_data.read_data_sets()函数，而是又导入了另一个模块，该模块名叫read_data_sets，找到这个文件，里面的代码是： def read_data_sets(train_dir, fake_data=False, one_hot=False, dtype=dtypes.float32, reshape=True, validation

下载了MNIST_data保存在本地，一定不要解压！不要解压！不要解压！因为input_data.read_data_sets读取的是压缩包 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data input_data.read_data_sets("/home/wd/MNIST_data",one_hot=True) 来源： CSDN 作者： wangdan113269 链接： https://blog.csdn.net/wangdan113269/article/details/81701145

当我运行下面代码时，提示我无法下载mnist数据集。 mnist = input_data .read _data_sets( "data" , one_hot=True) # 设置变量 x = tf .placeholder ( "float" , [None, 784 ]) W = tf .Variable (tf .zeros ([ 784 , 10 ])) b = tf .Variable (tf .zeros ([ 10 ])) y = tf .nn .softmax (tf .matmul ( x , W) + b) y_ = tf .placeholder ( "float" , [None, 10 ]) cross_entropy = -tf .reduce _sum(y_*tf .log ( y )) train_step = tf .train .GradientDescentOptimizer ( 0.01 ) .minimize (cross_entropy) # 初始化变量 init = tf .initialize _all_variables() # 启动 sess = tf .Session () sess .run (init) # 训练模型 for i in range( 1000 ): batch_xs, batch_ys = mnist

安装好TensorFlow后，按教程输入如下命令时，会出现不能下载数据的问题。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True) 问题一般是连接超时或者下载失败，这是因为下载地址默认为：https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/mnist/，国内不能直接访问，因此我们可以去：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（可以参考TensorFlow中文社区 数据下载 这一节内容），然后放到当前目录MNIST_data下，即可正常使用。另外，MNIST_data是本地地址，可以自定义路径。 执行下面测试语句测试是否正常 print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape) 结果： (55000, 784) (55000, 10) 来源： CSDN 作者： 山中一条鱼 链接： https://blog.csdn.net/u011550708/article/details/79311935

在学习《TensorFlow实战——黄文坚》中3.2小节中需要载入MNIST数据集， 运行： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets( "MNIST_data/" ,one_hot= True ) 出现以下错误信息： URLError: < urlopen error [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。 > 类似有连接超时。后来自己网络上下载来MNIST数据集（如下），并且放在指定位置再次运行，解决问题。 mnist = input_data.read_data_sets( " yourpath /MNIST_data/" ,one_hot= True ) //我直接将数据集放在工程目录下了 来源： CSDN 作者： ciky奇 链接： https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/79101499

mnist数据集获取:可从 Yann LeCun教授管网 获取; tensorflow中可使用 input_data.read_data_sets("/worker/mnistdata/", one_hot = True) 导入下载到本地的mnist数据集; "/worker/mnistdata/"为数据集存放的位置. import tensorflow as tf from tensorflow . examples . tutorials . mnist import input_data #tensorflow已经包含了mnist案例的数据 mnist = input_data . read_data_sets ( "/worker/mnistdata/" , one_hot = True ) #导入已经下载好的数据集,"/worker/mnistdata/"为存放mnist数据集的文件夹 print ( mnist . train . images . shape , mnist . train . labels . shape ) print ( mnist . test . images . shape , mnist . test . labels . shape ) print ( mnist . validation . images . shape ,

最近在学习使用python的tensorflow的使用，使用编辑器为spyder,在输入以下代码时会报错： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 报错内容如下： from tensorflow.python.autograph.lang.special_functions import stack ImportError: cannot import name 'stack' 为了解决这个问题，在 File "K:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\autograph_ init _.py"文件中直接把 from tensorflow.python.autograph.lang.special_functions import stack 这一行注释掉了，问题并没有解决。然后又把下面一行注释掉了： from tensorflow.python.autograph.lang.special_functions import tensor_list 问题解决，但报了一大顿warning： WARNING:tensorflow:From C:/Users/phmnku/.spyder-py3/tensorflow

使用Tensorflow和MNIST识别自己手写的数字 最近在学习神经网络相关的东西，发现有很多资料是Tensorflow教程上的内容，但是教程很多只是一个验证官方程序的过程。如何将官方程序变成自己可以利用的程序，网上似乎资料比较少，所以我就来介绍一下如何使用Tensorflow和MNIST搭建自己的手写识别算法，识别自己写的数字（比如下面我写的这个苍劲有力的3～～）。本文也参考了国外大神博客的内容。纯新手，之前在博客上收益良多，也希望能帮助和我一样刚刚起步的童鞋，大家多多指教。 内容如下： - Tensorflow和MNIST简介 - CNN算法 - 训练程序 - 写数字，并用Opencv进行预处理 - 将图片输入网络进行识别 Tensorflow和MNIST简介 TensorFlow™ 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。它是一个不严格的“神经网络”库，可以利用它提供的模块搭建大多数类型的神经网络。它可以基于ＣＰＵ或ＧＰＵ运行，可以自动使用ＧＰＵ，无需编写分配程序。主要支持Python编写，但是官方说也有C++使用界面。 MNIST是一个巨大的手写数字数据集，被广泛应用于机器学习识别领域。MNIST有60000张训练集数据和10000张测试集数据，每一个训练元素都是28*28像素的手写数字图片。作为一个常见的数据集，MNIST经常被用来测试神经网络，也是比较基本的应用

安装好TensorFlow后，按教程输入如下命令时，会出现不能下载数据的问题。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True) 一、实际运行时根本无法通过网络下载，原因是需要科学上网。解决方案就是手工下载数据，然后直接导入使用。 因此我们可以去：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（可以参考TensorFlow中文社区 数据下载 这一节内容），然后放到当前目录MNIST_data下，即可正常使用。另外，MNIST_data是本地地址，可以自定义路径。 二、测试是否可以正常使用 print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape) 来源： CSDN 作者： 蕾姆233 链接： https://blog.csdn.net/qq_34333481/article/details/83927849