1import tensorflow as tf2 3 fashion = tf.keras.datasets.fashion_mnist4 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion.load_data()5 6print(x_train.shape, y_train.shape)7print(x_test.shape, y_test.shape)8print(x_train[0])9print(y_train[0]) 1011 x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0 1213 model = tf.keras.models.Sequential([ 14 tf.keras.layers.Flatten(), 15 tf.keras.layers.Dens...
title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] 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...
对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别，并且对结果进行分析准确率，手写数字数据集下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/首先，利用图片本身的属性，图片的灰度平均值进行识别分类，我运行出来的准确率是22%左右利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu其次，利用SVM算法，我运行出来的准确率是93%左右，具体代码请点击SVM：利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—...
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....