mnist练手，去掉隐藏层，去掉激活函数（线性变化），去掉池化操作（防止过拟合） 可以将结果简单显示界面 ...
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2019-05-23 21:02:22
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import tensorflow as tf files = tf.train.match_filenames_once("E:\\MNIST_data\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(file... ...
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2019-05-18 14:06:52
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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型。 def _int64_feature(value): return ... ...
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2019-05-18 12:27:27
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import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def g... ...
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2019-05-16 16:34:14
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import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 #... ...
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2019-05-16 15:11:50
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一、前言 为了更好的理解Neural Network，本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络，然后使用MNIST数据集进行测试。同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化，算是打响学习Tensorflow的第一枪啦。 看本文之前，希望你已经具备机器学习和深度学习基础。 机器学习 ...
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2019-05-16 11:12:04
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为了让它更具体一些，让我们回去看看MNIST例子的过程。首先，我们下载了MNIST的数据包； （略） 下一步，我们展示了张量train_images的轴的数量，ndim属性： （略） 这是它的shape： （略） 并且这是它的数据类型，dtype属性： （略） 所以我们有了一个8位int的3D张量。 ...
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2019-05-13 16:32:21
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import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值... ...
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2019-05-09 10:31:38
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import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True)... ...
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2019-05-07 21:31:58
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在前一个博客中，我们已经对MNIST 数据集和TensorFlow 中MNIST 数据集的载入有了基本的了解。本节将真正以TensorFlow 为工具，写一个手写体数字识别程序，使用的机器学习方法是Softmax 回归。 一、Softmax回归的原理 Softmax 回归是一个线性的多类分类模型，实 ...
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2019-05-05 16:02:28
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