mnist

由于已知原因，无法访问www.tensorflow.org读取mnist数据库。 解决这个问题的方法是手动下载mnist数据库 从地址 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载数据，包括四个压缩包文件，不要解压。 将下载的数据放到目录中，如 d:\mnist_data 从本地目录中载入数据， input_data.read_data_sets('d:\mnist_data', one_hot=True) 来源： CSDN 作者： valar_dohaeris 链接： https://blog.csdn.net/u012487272/article/details/79315395

前言： 最近有段时间没学习了，主要是MNIST数据集这一节的代码很多错误，比较难调试，而且每次报的错误还不一样，在网上百度又尝试了好多种解决办法最后才解决，挺烦的。还有就是自己本来选的人工智能方向，但是导师在这个方向貌似资源比较少，估计开学了就准备换个硬件方向了，一直都在怀疑自己还应不应该继续学Tensflow。最后就是，自己这段时间超级想买个Ipad Pro，也不知道是怎么会使，感觉跟有毒一样，本来钱就少但是就是想买，就天天在看能不能等到便宜的Ipad Pro。总是有很多事情影响学习啊！！！ 言归正传 本节学习的内容：搭建神经网络，在 minist 数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。 mnist 数据集 包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集，5000张为验证集，10000张为测试集。每张图片大小为 28x28 像素，图片中纯黑色的像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。我们将 mnist 数据集中的数据喂入神经网络之前，把数据集中的每张图像的像素用长度是 784 的一维数组来代替，这样再将这个数组作为神经网络的输入特征喂入神经网络。 使用 input_data 模块中的 read_data_sets() 函数加载 minist 数据集： from tensorflow

mnist作为最基础的图片数据集，在以后的cnn，rnn任务中都会用到 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据集存放地址，采用0-1编码 mnist = input_data.read_data_sets( 'F:/mnist/data/' ,one_hot = True ) print(mnist.train.num_examples) print(mnist.test.num_examples) trainimg = mnist.train.images trainlabel = mnist.train.labels testimg = mnist.test.images testlabel = mnist.test.labels #打印相关信息 print(type(trainimg)) print(trainimg.shape,) print(trainlabel.shape,) print(testimg.shape,) print(testlabel.shape,) nsample = 5 randidx = np.random

最近在学习TensorFlow，比较烦人的是使用 tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data 读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets( '/temp/mnist_data/' ) X = mnist.test.images.reshape(- 1 , n_steps, n_inputs) y = mnist.test.labels 时，经常出现网络连接错误 解决方法其实很简单，这里我们可以看一下 input_data.py 的源代码（这里截取关键部分） def maybe_download (filename, work_directory) : """Download the data from Yann's website, unless it's already here.""" if not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path.exists(filepath):

TensorFlow里面mnist导入手写数据代码分析 本文主要介绍了Tensorflow(TF)手写识别，导入数据源码分析 在 tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist 目录下，文件树如下： [xzy@localhost mnist]$ tree . ├── BUILD ├── fully_connected_feed.py ├── __init__.py ├── input_data.py ├── mnist_deep.py ├── mnist.py ├── mnist_softmax.py ├── mnist_softmax_xla.py └── mnist_with_summaries.py 0 directories, 9 files 在 fully_connected_feed.py 里面有一句代码如下： from tensorflow. examples .tutorials.mnist import input_data data_sets = input_data.read_data_sets( FLAGS .input_data_dir , FLAGS .fake_data) <---------调用语句，默认input_data为 <---------/tmp/tensorflow/mnist/input

首先下载： 下载链接 下载右边4个文件，并存在新建的MNIST_data文件夹中。注意⚠️千万不要解压！否则就会不停报错超时！ （mac safari浏览器下载文件后会自动解压，在safari-偏好设置-通用-反选下载后打开“安全的”文件即可） 导入mnist数据集： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/Users/apple/venv/lib/python3.6/sitepackages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/MNIST_data/",one_hot=True) mnist=input_data.read_data_sets(“your path/MNIST_data/”,one_hot=True) 里面是你的MNIST_data文件夹的路径，我的是上面这个，用自己的路径就行。祝你成功！ 来源： CSDN 作者： Julyaaaa 链接： https://blog.csdn.net/Julyaaaa/article/details/82886181

STEP1. 下载MNIST训练数据集 方法一：使用tensorflow下载 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 下载mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets('/mydata/', one_hot=True) 当前文件位置就会出现mydata文件夹，里面有4个压缩文件 方法二：手动下载 下载地址： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将得到的压缩文件解压， STEP2. 读取图片 用法一： MNIST 网站上对数据集的介绍: 以Training set image为例，读取时需要跳过 4个integer 类型 而 Training set label 需要跳过2个integer 类型 读取 Training set 的 image 和 label 文件 def readfile(): with open('data/MNIST_data/train-images.idx3-ubyte','rb') as f: train_image = f.read() with open('data/MNIST_data/train-labels.idx1-ubyte', 'rb') as f: train_labels = f

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy import scipy.io from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import base from tensorflow.python.platform import gfile import gzip from tensorflow.python.util.deprecation import deprecated from tensorflow.python.framework import dtypes from tensorflow.python.framework import random_seed DEFAULT_SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' TRAIN_IMAGES = 'train-images-idx3-ubyte.gz' TRAIN_LABELS = 'train-labels-idx1-ubyte.gz' TEST_IMAGES = 't10k-images-idx3

在tensorflow教程中，运行下面的代码下载mnist数据集： #coding:utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets('/home/zhangkf/tf/tf5/mnist',one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载，网上可以查到一些解决方法，但说得不是很清楚，这里整理一下，大小神请无视。 解决方案就是手工下载数据，然后直接导入使用。 (tf13) zhangkf@Ubuntu2:~/tf/tf5$ python mnist.py Traceback (most recent call last): File "mnist.py", line 4, in <module> mnist=input_data.read_data_sets('/home/zhangkf/tf/tf5/mnist',one_hot=True) File "/home/zhangkf/.conda/envs/tf13/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py", line 235, in read_data

MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，TensorFlow对MNIST数据集做了封装，可以直接调用。MNIST数据集包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片都代表了0-9中的一个数字，图片大小都是28*28。虽然这个数据集只提供了训练和测试数据，但是为了验证训练网络的效果，一般从训练数据中划分出一部分数据作为验证数据，测试神经网络模型在不同参数下的效果。TensorFlow提供了一个类来处理MNIST数据。代码如下： from tensorflow .examples .tutorials .mnist import input_data #载入MNIST数据集，如果指定地址下没有下载好的数据，那么TensorFlow会自动在网站上下载数据 mnist = input_data .read _data_sets( "/tensorflow_google" ) #打印训练数据大小 print( "Training data size:" , mnist .train .num _examples) #打印验证集大小 print( "Validating data size:" , mnist .validation .num _examples) #打印测试集大小 print( "Testing data size:" , mnist