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...
Python3.6.5Django2.0 这是Django版本与xadmin兼容的问题 解决办法如下： 注释掉如下代码： def render(self, name, value, attrs=None):# input_html = [ht for ht in super(AdminSplitDateTime, self).render(name, value, attrs).split(‘/><‘) if ht != ‘‘]# input_html[0] = input_html[0] + "/>"#input_html[1] = "<" + input_html[1]修改为如下代码： def render(self, name, value, attrs=None): input_html = [...
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...
1.新建一个project 选择Directory,则是文件夹 2.选择文件，创建new suite test_1 3.创建test case baidu_test 4.此时界面如图： 5.编写打开百度浏览器测试用例（先导入SeleniumLibrary） 6.编写自动化测试用例 7选中用例并执行 原文：https://www.cnblogs.com/daphnezhu/p/12095655.html
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...
【习题】【1】汉诺塔的移动【2】自定义strip方法【3】打印前n个斐波那契数列的值【4】打印杨辉三角【5】使用reduce和map重新定义函数float( )【6】打印所有素数【7】将L = [(‘Bob‘, 75), (‘Adam‘, 92), (‘Bart‘, 66), (‘Lisa‘, 88)]排序【8】设计一个decorator，使它能作用于任何函数，并打印出函数执行的时间【9】将题【8】中的装饰器作用于一个打印素数的函数，要求输入素数的最大值【10】将题目改造成class【11】让用户...
每天一习题，提升Python不是问题！！有更简洁的写法请评论告知我！https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1676599.html 题目请写一个函数find_odd，参数是1个列表，请返回该列表中出现奇数次的元素
比如
find_odd([1, 1, 2, -2, 5, 2, 4, 4, -1, -2, 5]) ? -1
find_odd([20, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 4, 20, 4, 5]) ? 5
find_odd([10]) ? 10 解题思路循环列表调用列表内置统计函数计算当前元素出现次数出现次数模2是否不等于0 ...
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 = ...
encode是编码,里面传入的参数是需要转成的字符集,decode是解码,里面传入的参数是本身的字符集,用本身的字符集解码为unicode字符集再转码字符集之间的爱恨纠缠 1# -*- coding: utf-8 -*- 2‘‘‘ 3 Python3 默认编码为unicode4‘‘‘ 5#输出默认编码 6import sys7print(sys.getdefaultencoding())8 9#文件编码为utf-810 s = ‘你好‘11#把s转换为gbk编码12 s_to_gbk = s.encode("gbk")
13print(s_to_gbk)
14#输出结果为bytes类型...
题记:朋友在处理数据时，需要解决这方面的问题，所以利用她给的代码，自己重新梳理了下，并成功运行。代码如下：# coding:utf-8
s1 = set(open(r‘C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\2\\1.txt‘).readlines())
s2 = set(open(r‘C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\2\\2.txt‘).readlines())
ff = open(‘C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\2\\12.txt‘,‘w‘) #没有文件，自动创建21.txt文件
all_union = list(set(s1).union(set(s2)))#并集
#all...
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....
TensorFlow：好用的时间序列训练测试集生成器（Python）
前言一、tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator介绍二、示例展示总结前言
当我们使用TensorFlow框架搭建时间序列训练模型的时候，如何处理时间序列数据，生成训练集和测试集往往是一个不那么重要但是很麻烦的步骤，很多人选择自己写程序，但是有工具干嘛不用？官方教程使用的是timeseries_dataset_from_array，但是这个是适用TensorFlow在2.3或者以上的版本，...
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...
