title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集"
date: 2018-06-18T14:01:49+08:00
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categories: ["python"]前言训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片代码#!/usr/bin/env python3# coding=utf-8import math
import sys
import os
import numpy as np
from PIL import Image
import scipy.io as siodef sigmoid(x):return np.array(list(map(lambda i: 1/ (1+ math.exp(-i)), x)))def get_tra...
import seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_style(‘white‘,{‘font.sans-serif‘:[‘simhei‘,‘Arial‘]})from sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris() #加载鸢尾花数据集tt = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names) #将数据集数据转换成pandatt[‘species‘] = data.target #把鸢尾花类型加入到数据集中data = tt#为了方便大家观看,把列名换成中文...
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import seaborn as sns
%matplotlib inlinenp.random.seed(2)from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import itertoolsfrom keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encodingfrom keras.models import Sequential
from keras.l...
import tensorflow as tf# 输入数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data", one_hot=True)# 定义网络的超参数
learning_rate = 0.001
training_iters = 200000
batch_size = 128
display_step = 5# 定义网络的参数
# 输入的维度 (img shape: 28*28)
n_input = 784
# 标记的维度 (0-9 digits)
n_classes = 10
# Dropout的概率,输出的可能性
dropout = ...
完全来源与《Python深度学习》中的例子,仅供学习只用。
Cats vs. Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛的数据集,数据集由训练数据和测试数据组成,训练数据包含猫和狗各12500张图片,测试数据包含12500张猫和狗的图片。
我们取Cats vs. Dogs数据集中的2000个测试,1000验证,1000个测试,其中猫狗各一半。。
在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络,不做任何正则化,为模型目标设定一个基准,这会得到73%的分类精度。...
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import seaborn as sns
%matplotlib inlinenp.random.seed(2)from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import itertoolsfrom keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encoding
from keras.models import Sequential
from keras....
基于算法专项六,的tensorflow原理,用三层网络结构进行训练手写字数据集 目录
1-手写数字数据集1.1数据集下载1.2数据集读取1.3进行各种样式的显示测试1.3.1显示单张样本1.3.1显示多张样本在一张影像上1.3.1显示多张样本在一张影像上并且在每张影像外面加白框2-用tensorflow框架搭建三层网络,训练手写字数据集2.1技巧1,用全连接方法代替专项六中的矩阵相乘并加上偏置项操作2.2tensorflow补充知识1、tf.one_hot()使用2、tf.nn.sof...
我遇到了一个问题,试图在传入Dataset map方法的函数中使用Tensorflow的feature_column映射.当尝试使用Dataset.map对数据集的分类字符串特征进行热编码作为输入管道的一部分时,会发生这种情况.我得到的错误信息是: tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:表已初始化.
以下代码是重新创建问题的基本示例:import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.lookup import in...
我想问一下,当前的数据集API是否允许实现过采样算法?我处理高度不平衡的阶级问题.我当时认为在数据集解析过程中对特定类进行过采样会很好,即在线生成.我已经看到了rejection_resample函数的实现,但是这会删除样本而不是复制它们,并且它减慢了批处理生成(当目标分布与初始分布大不相同时).我想要实现的是:举一个例子,看看它的类概率决定是否复制它.然后调用dataset.shuffle(…)dataset.batch(…)并获取迭代器.最好的(在我看来)方法...
在张量流数据集管道中,我想定义一个自定义映射函数,它接受一个输入元素(数据样本)并返回多个元素(数据样本).
下面的代码是我的尝试,以及期望的结果.
我无法完全按照tf.data.Dataset().flat_map()上的文档来了解它是否适??用于此处.import tensorflow as tfinput = [10, 20, 30]def my_map_func(i):return [[i, i+1, i+2]] # Fyi [[i], [i+1], [i+2]] throws an exceptionds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input)
ds ...
从百度图片下载一些图片当做训练集,好久没写爬虫,生疏了。没有任何反爬,随便抓。
网页:
动态加载,往下划会出现更多的图片,一次大概30个。先找到保存每一张图片的json,其对应的url:
打开调试,清空,然后往下划。然后出现:
点击左侧的链接,出现右边的详细信息,对应的就是URL。对这个url做请求即可。以下是代码:# -*- coding: utf-8 -*-
# import tensorflow as tf
# import os
# import numpy as np
import reque...
我写了一篇文章深入解释神经网络如何从头开始工作.
为了说明博客文章,我在python using numpy编写了神经网络,并使用TensorFlow编写了一个版本.我在Github上传了代码来说明这个问题,但这不是一个干净的版本.
该网络的目标是根据其三个特征(公里,燃料类型,年龄)预测汽车的价格,这是我从头开始创建的玩具示例.
我从leboncoin.fr检索数据,我的数据集由大约9k辆车组成(仅限BMW系列1).我将数据标准化,使价格介于[0,1]之间,燃料类型采用二...
这篇文章主要介绍了关于pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下环境系统:win10cpu:i7-6700HQgpu:gtx965mpython : 3.6pytorch :0.3数据下载来源自Sasank Chilamkurthy 的教程; 数据:下载链接。 下载后解压放到项目根目录: 数据集为用来分类 蚂蚁和蜜蜂。有大约120个训练图像,每个类有75个验证图像。数据导入可以使用 torchvision.datasets.ImageFol...
序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别。OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别)。MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像。字线组合序列,序列对应单词。6800个,长度不超过14字母的单词。gzip压缩,内容用Tab分隔文本文件。Python csv模块直接读取...
研究方向为推荐系统,最近用python在delicious数据集上实现一种简单的基于标签的推荐算法,然后计算recall和precision。在几M的小型数据集上运行时间还可以(十几秒左右),但是在较大(几百兆,1g)的数据集上运行非常慢,我等了4个小时还没有算出结果。请问一下在不对算法进行优化的基础上,采用什么样的方法可以提升程序的运行速度?实验环境:Ubuntu 13.10, 4G, intel i3-2310M, python 2.75.回复内容:
这里面有两个原因吧:首...