mnist

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: Hello I am trying to install and run tensorflow 1.0. I am using the following guide https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners However when I run the file mnist_softmax.py I get the following errors. python3 mnist_softmax.py Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting /tmp/tensorflow/mnist/input_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 2017-05-03 14:25:28.243213:

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: Here is the example I am testing on MNIST dataset for quantization. I am testing my model using below code: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.python.framework import graph_util from tensorflow.core.framework import graph_pb2 import numpy as np def test_model(model_file,x_in): with tf.Session() as sess: with open(model_file, "rb") as f: output_graph_def = graph_pb2.GraphDef() output_graph_def.ParseFromString(f.read()) _ = tf.import_graph_def(output_graph_def, name="") x = sess

tensorflow库内包含mnist，直接加载mnist数据并转为一维数组形式。直接加载的是.gz格式。 import tensorflow .examples .tutorials .mnist .input _data as input_data # 加载mnist数据 mnist = input_data .read _data_sets( "MNIST_data/" , one_hot=True) # one_hot为是否将标签转为一维数组形式 加载数据 图片转为一维数组 建立模型：softmax回归模型 w为可变n*784二维矩阵，b为10数组 w、b变量初始化为0 y=w*x+b 损失函数：交叉熵 训练模型 模型评估 # -*- coding: utf-8 -*- # 读取数据图片，预处理 import tensorflow as tf import tensorflow .examples .tutorials .mnist .input _data as input_data # 加载mnist数据 mnist = input_data .read _data_sets( "MNIST_data/" , one_hot=True) # one_hot为是否将标签转为一维数组形式 # 构建softmax回归模型 sess = tf

1.MNIST数据库下载好后，在tensorflow/examples/tutorials/mnist/下建立文件夹MNIST_data即可运行本程序 2.关键在与理解Operation，Tensor，Graph，只有执行session.run()时操作才真正执行 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data/‘,one_hot = True) import tensorflow as tf # 定义计算图 # 操作Operation为图的节点(如下面的tf.placeholder(tf.float32,[None,784])等) # 数据Tensor为图的边(如下面的x,y等) # 添加Operation时不会立即执行,只有执行session.run(Operation或Tensor)时才会真正执行 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]),tf.float32) b = tf.Variable(tf

教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。 只需几行代码，就可以定义和训练模型，甚至不需要太多优化，在该数据集上的分类准确率能轻松超过90%。 在进入正题之前，我们先介绍一下上面提到的两个名词： Fashion-MNIST，是去年8月底德国研究机构Zalando Research发布的一个数据集，其中训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本，分为10类。样本都来自日常穿着的衣裤鞋包，每一个都是28×28的灰度图。 这个数据集致力于成为手写数字数据集MNIST的替代品，可用作机器学习算法的基准测试，也同样适合新手入门。 想深入了解这个数据集，推荐阅读量子位之前的报道： 连LeCun都推荐的Fashion-MNIST数据集，是这位华人博士的成果 或者去GitHub： https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist tf.keras是用来在TensorFlow中导入Keras的函数。Keras是个容易上手且深受欢迎的深度学习高级库，是一个独立开源项目。在TensorFlow中，可以使用tf.keras函数来编写Keras程序，这样就能充分利用动态图机制eager execution和tf.data函数。 下面可能还会遇到其他深度学习名词，我们就不提前介绍啦

我们都知道tensorflow自带的mnist库，那么这个库里面的文件是以什么形式保存的呢？我们该怎么把mnist里面数据转化成图像呢？首先看mnist数据格式 [python] view plain copy from import "MNIST_data/" True print print print print print print 上面这写代码可以看出mnist主要由三个文件，train val 和test文件，以及对应的label train.images.shap得出784，这意味着mnist.train.image里面保存着784个数字，这784个数字就是我们的mnist手写图像。我们该怎么把这些数字转化成能看见的图像？ [python] view plain copy import from import import import "MNIST_data/" True #data_trainsform这个函数是将数字转化成可视化的图像 def #将784转换成28*28的矩阵 28 28 #定义一个简单的28X28矩阵 for in 0 , 27 for in 0 , 27 28 return 1 print 1 print print print print print print 通过这些我们可以大致了解mnist里面的数据格式， mnist.train

手动实现SGD和调用优化器结果比较 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #mnist已经作为官方的例子，做好了数据下载，分割，转浮点等一系列工作，源码在tensorflow源码中都可以找到 mnist = input_data.read_data_sets( 'MNIST_data' , one_hot=True) # 配置每个 GPU 上占用的内存的比例 # 没有GPU直接sess = tf.Session() gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction= 0.95 ) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) #每个批次的大小 batch_size = 20 #定义训练轮数据 train_epoch = 1 #定义每n轮输出一次 test_epoch_n = 1 #计算一共有多少批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size print( "batch_size=" +str(batch_size)+ "n_batch=" +str

tensorflow提供了三种不同的加速神经网路训练的并行计算模式 （一）数据并行： （二）模型并行： （三）流水线并行： 主流深度学习框架对比（2017）： 第一章 Tensorflow实现Softmax Regression识别手写数字 数据集：28x28像素的手写数字组成。 1.在导入mnist 数据集时，会碰到一系列的问题，在这里做一些简要的说明： （1）导入数据集时报错如下：（图是别地找的，但报错信息就是这样） 碰到这种情况，直接在官网上下载 数据集 ，不用解压，将存放数据集的路径添加到数据读取函数中，就可以解决，具体见后面的代码： (2)由于我之前用的是cpu版本的tensorflow,在做mnist实验时没有遇到这种情况，后来更换为gpu版本的时，在读取数据时会报错， 具体信息是：SymbolDatabase has no attribute RegisterServiceDescriptor（图是别地找的，但报错信息就是这样） 百度了一下发现解决的方案很少，也没有提供有价值的信息， 最后在github上 这里 找到了一些信息。看大家的讨论大致意思是由于protobuf版本的问题，打开pycharm的interpreter: 有一个3.2.0版本的protobuf. 怎么会同时从在两个版本的protobuf,我好想知道为什么了 问题解决了。

#coding:utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets ( "MNIST_data/" , one_hot = True ) sess = tf.InteractiveSession () x = tf.placeholder ( "float" , [ None , 784 ] ) y_ = tf.placeholder ( "float" , [ None , 10 ] ) W = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 784 , 10 ] )) b = tf.Variable ( tf.zeros ( [ 10 ] )) sess.run ( tf.initialize_all_variables ()) #权重初始化 def weight_variable ( shape ) : initial = tf.truncated_normal ( shape , stddev = 0.1 ) return tf.Variable ( initial ) def bias_variable ( shape ) : initial = tf.constant (