mnist

在根据mnist入门tensorflow时，遇到不少坑，特记录下来。 导入tensorflow提示：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 网上有很多方法，重装VS，用anaconda等，试了都不行。一种说法是默认的protobuf 3.1本版过高，pip install protobuf==3.6.0，试了也没成功。 重新安装一下低版本的tensorflow即可，安装教程可以根据下面的文章： https://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 遇到的第一个问题是inputdata.py 。 解决方法是单独下载数据文件并将数据文件保存在MNIST_data文件夹即可。 你还可能遇到修改juypter的默认启动目录问题 解决方法可以参考这个文章：修改Anaconda中的Jupyter Notebook默认工作路径的三种方式 tensorflow入门教程可以参考： https://blog.csdn.net/cqrtxwd/article/details/79028264 tensorboard显示mnist训练时，提示NotFoundError: Failed to create a directory: /tmp\tensorflow; No such file or directory

目录 目录 tensorflow是如何运行的 有向图 会话 Tensor 变量与常量 用fetches取出数据用feeds输入数据 tensorflow是如何运行的: 将计算流程表示成图 通过sessions执行图的计算 数据表示为张量（tensors） 用Variables表示状态（如权重） 分别使用feeds和fetches来填充和取出数据 有向图： tensorflow的计算是由图表示的。下面是一个mnist例子改编的例子，用于展示tensorflow的有向图定义，也用于展示tensorboard的用法。 节点：节点如layer1，cross_entropy代表的是运算，input也可以看做是输入操作 有向箭头表示数据的流向 从图中可以看出，输入数据之后，可以通过tf.reshape()函数对于输入的张量进行reshape；也可以构造一个网络：网络第一层:layer1, drop_out层，第二层：layer2，然后计算交叉熵（利用input，layer2的数据），计算准确率（利用input，layer2）。我们获得了除每一层维度之外所有有关计算的信息。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000 learning

[小编推荐] 首先声明，这个教程的目标读者是机器学习和TensorFlow的新手。如果你熟悉MNIST和Softmax回归，有另外一篇快速教程你可以学习。开始学习这篇教程前，请确认你已正确安装TensorFlow。另外，本文由北方大冬瓜翻译，转载并注明版权，谢谢！ 在我们学习任何一门编程语言的时候，我们做的第一件事情就是写一个“Hello World！”程序；机器学习的“Hello World！”就是MNIST。MNIST是一个简单的计算机视觉数据集，它由下述的手写阿拉伯数字图像构成： MNIST同时也包括这些图像的标注，比如上述图像的标注分别是5，0，4和1。 在这篇教程中，我们会训练一个模型去预测图像是什么数字。我们当前的目标并不是精心训练一个业内领先的模型，而是让你先简单了解一下TensorFlow；但我们后面会为你提供如何训练一个业内领先模型的代码！首先，我们从一个非常简单的、叫做Softmax回归的模型开始。 这个教程的实际代码非常短，所有有趣的内容3行左右就够了。然而，对于我们最重要的是理解这些代码背后的含义：TensorFlow和核心机器学习理念都是如何工作的？所以，下面我们会非常仔细的讲解这些代码。 在Yann Lecun的网站上可找到MNIST数据。为方便起见，我们放置了自动下载并安装MNIST数据的Python代码。你可以象下面一样下载并import这些代码

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf def myprint(v): print (v) print (type(v)) try : print (v.shape) except : try : print (len(v)) except : pass if __name__ == ' __main__ ' : mnist = input_data.read_data_sets( '. /input_data ' , one_hot=True, validation_size=100 ) myprint(mnist.train.labels) myprint(mnist.validation.labels) myprint(mnist.test.labels) myprint(mnist.train.images) myprint(mnist.validation.images) myprint(mnist.test.images) 可能由于网络问题，程序无法把数据集下载到'./input_data'目录下，可以手动下载到对应目录：（mnist官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ The MNIST database

配置号了tensorflow的环境后，最想的就是跑跑程序，google的minist数据很小，方便我们跑和写一些简单的demo，下面讲解下数据的下载和操作 下载 1、导入input模块 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 2、 input_data.read_data_sets("data/", one_hot= True) 操作 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print( "Dowload and Extract MNIST dataset" ) # 第一个参数为下载的路径，one_hot 是二进制读入的方式 minist = input_data.read_data_sets( "data/" , one_hot= True ) print( "type of minist is %s" %(type(minist))) print( "number of train data is %d" %(minist.train.num_examples)) print( "number of test data is

mnist数据集下载的代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input.read_data_sets('./data/', one_hot=True) 首先贴出错误的图片 警告的原因好像是方法过时，以后会被移除。但我前段时间在黑苹果系统上用这个方法成功过，因此我也不清楚了，下面是我找到的解决方法。 我参考了mnist数据集官网 Yann LeCun’s website 。官网提供了一份python源代码用于自动下载和安装这个数据集。将这段代码命名为input_data.py，然后在download.py中导入这个。 # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless

参考极客学院 TensorFlow 官方文档中文版： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 运行上面的代码，并不能成功获得数据集，会报错，如下图（报错可能不同）： 下面是改正后的代码，可能有不少冗余的，但是懒得细看了，也不一定看得懂，如下： from __future__ import print_function from IPython.display import Image import base64 import os from six.moves.urllib.request import urlretrieve import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data from __future__ import absolute_import from __future__ import division import gzip

import matplotlib as mplimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 设置字符集,防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 数据加载mnist = input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True)#print(mnist.train.num_examples)#样本数目# 构建神经网络(4层、1 input,2hidden,ioutput）n_uint_hidden_1 = 256n_uint_hidden_2 = 128n_input = 784#输入的一个样本是28*28像素的n_classes = 10#输出类别数目# 定义输入占位符x = tf.placeholder(tf.float32,shape = [None,n_input],name = 'x')y = tf.placeholder(tf.float32,shape = [None,n_classes],name = 'y')# 初始化的w和bweights = { "w1":tf

Download mnist dataset and extract in 1 second ! For Caffe users: create $CAFFE/data/mnist/get_mnist_fast.sh: #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it. DIR="$( cd "$(dirname "$0")" ; pwd -P )" cd "$DIR" echo "Downloading..." wget https://gitee.com/aczz/mnist/repository/archive/master.zip unzip master.zip for fname in train-images-idx3-ubyte train-labels-idx1-ubyte t10k-images-idx3-ubyte t10k-labels-idx1-ubyte do gunzip mnist/${fname}.gz mv mnist/${fname} ./ done 来源： https://www.cnblogs.com/zjutzz/p/11894406.html