mnist

目录 数据准备 1、引入MNIST数据集 2、保存前30条数据的原始图片 一、softmax实现单神经元模型 1、初始化变量 2、向前传播以及损失函数 3、向后传播以及优化参数 4、开始训练 5、评估模型 补充 二、两层卷积网络分类 1、初始化变量 2、预定义函数 3、卷积层 4、全连接层 5、定义交叉熵损失以及测试的准确率 6、开始训练 总结 数据准备 简单的说，MNIST就是一组最基础的数据集，M代表Modified,NIST代表国家标准和技术研究所，包括从0~9的训练数字的图片，这个分类问题是机器学习最简单和最广泛使用的测试之一。 1、引入MNIST数据集 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

TensorFlow读取mnist数据集错误的问题 运行程序出现”URLError”错误的问题 可能是服务器或路径的原因，可以自行下载数据集后，将数据集放到代码所在的文件夹下，并将路径改为： mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 千万不要解压！千万不要解压！ 保持数据库是这个样子，不要解压，我解压了，然后就一直错误，尴尬 之后就可以成功调用了 来源： CSDN 作者： 呆呆的猫 链接： https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79254667

一、数据集的获取 TensorFLow 对 MNIST 数据集做了 封装 ，让我们更加方便的使用。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取数据集，第一次TensorFlow会自动下载数据集到下面的路径中, label 采用 one_hot 形式 # label 默认采用 0~9 来表示，等价于 one_hot=False, read_data_sets 时会默认把图像 reshape(展平) # 若想保留图像的二维结构，可以传入 reshape=False mnist = input_data.read_data_sets( '/path/to/MNIST_data' , one_hot= True ) 1 2 3 4 5 6 二、 数据集的划分 1、 数据集会自动被分成 3 个子集， train、validation 和 test # 显示默认数据集的大小 print( "Training data size: " , mnist.train.num_examples) >>> Training data size: 55000 print( "Validating data size: " , mnist.validation.num_examples) >>> Validating

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 这是官方文档给出的导入代码，但我同很多人有一样的问题，运行程序的时候发现并没有讲MNIST数据集导入，so，在网上找了很多资料，最后找到了解决方法。 先在你正在写的项目下创建文件夹MNIST_data Yann LeCun's website。 从官网下载四个压缩包，不用解压直接放入文件夹中 成功导入数据集 来源： CSDN 作者： God_white 链接： https://blog.csdn.net/Sun_White_Boy/article/details/79293989

简介：作为小白初入茅庐，根据tensorflow中文版的参考文档，以及自己平时学习的体会，总结了在ubuntu下进行深度学习的过程。 作为每个学习深度学习的人来说，测试手写数字的训练应该是每个人都会经历的过程。这里我先将自己在学习过程中参考的一些paper在这里一一列出，大家可以先参看这些paper以后会有更好的了解。 [ TensorFlow中文社区] [ MNIST数据库] [ Softmax函数的基本原理] [ Keras中文文档社区] [MNIST函数不同性能分类函数的对比] 好了可以开始啦 此教程是在ubuntu下安装cpu版的tensorflow,用于做简单的深度学习的训练，（当然也可以GPU 加速版的，自己本人曾经配置成功过，现在愿意再提那些伤感的岁月）。 关于如何配置tensorflow有很多相关的教程，这里不再一一叙述，只是想大家推荐一些我自己认为比较好的网址，供大家参考： 1: http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 2: http://blog.csdn.net/u010789558/article/details/51867648 3: http://textminingonline.com/dive-into-tensorflow-part-iii-gtx-1080-ubuntu16

一、加载mnist数据集 使用 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 来将tensorflow自带的input_data.py导入到项目中，该文件中导入了一些模块和tensorflow自带的处理mnist数据集的方法。 使用 import os print(os.getcwd()) 来查看当前的工作目录，并且从 这里 将四个压缩文件下载下来，在当前工作目录下新建MNIST_data文件夹，将这四个压缩文件直接放入该文件夹。 接着使用 mnist=input_data.read_data_sets('./MNIST_data/',one_hot=True) 来将数据读出。其中tensorflow自带的方法read_data_sets()会先在指定文件夹中查看有无需要的文件，若有，则直接加载，否则会从默认的网址自动下载，但是自动下载一般都会出错，所以我们还是事先将数据集自己下载下来。 来源： CSDN 作者： 学习总结 链接： https://blog.csdn.net/qq_26593465/article/details/81026762

深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像，语音，文本)，需要选用不同网络模型比如CNN RESNET等才能达到更好效果。 今天来讲最基础的CNN网络。 可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源。 CNN网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上（MINST）。LeCun提出的网络称为LeNet，其网络结构如下： 这是一个最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/weixin_41417982/article/details/81412076 构建了 最简单的网络 之后，是时候再加上卷积和池化了。这篇，虽然我还没开始构思，但我知道，一定是很长的文章。 卷积神经网络（Convolutional Neural Layer, CNN)，除了全连接层以外（有时候也不含全连接层，因为出现了Global average pooling），还包含了卷积层和池化层。卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。 卷积层 先谈一下卷积层的工作原理。 我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。假如我们设置一个卷积核为3*3的矩阵，而我们图片为一个分辨率5*5的图片。那么卷积核的任务就如下所示： 来自： https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 从左上角开始，卷积核就对应着数据的3*3的矩阵范围，然后相乘再相加得出一个值。按照这种顺序，每隔一个像素就操作一次，我们就可以得出9个值。这九个值形成的矩阵被我们称作激活映射（Activation map)。这就是我们的卷积层工作原理。也可以参考下面一个gif: 其中，卷积核为 1 0 1 0 1 0 1 0 1

提示：建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。 TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 1、安装库tensorflow 有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt： pip install tensorflow 安装成功 导入成功 #导入keras from tensorflow import keras #导入tensorflow import tensorflow as tf 注：有些教程中导入Keras用的是import tensorflow.keras as keras会提示No module named

提示：建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。 TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 1、安装库tensorflow 有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt： pip install tensorflow 安装成功 导入成功 #导入keras from tensorflow import keras #导入tensorflow import tensorflow as tf 注：有些教程中导入Keras用的是import tensorflow.keras as keras会提示No module named