9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中 ...
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2020-02-24 00:53:19
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?先导?本节实现所需的包或模块。 1.获取数据集 使?Fashion MNIST数据集，并设置批量??为256。 2.初始化模型参数 跟线性回归中的例??样，我们将使?向量表示每个样本。已知每个样本输?是?和宽均为28像素的图像。模型的输?向量的?度是$28 \times 28 =784$：该向量的 ...
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2020-02-22 21:36:19
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把一本《白话深度学习与tensorflow》给啃完了，了解了一下基本的BP网络，CNN，RNN这些。感觉实际上算法本身不是特别的深奥难懂，最简单的BP网络基本上学完微积分和概率论就能搞懂，CNN引入的卷积，池化等也是数字图像处理中比较成熟的理论，RNN使用的数学工具相对而言比较高深一些，需要再深入消... ...
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2020-02-21 18:22:04
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读取多张MNIST图片 在读取多张MNIST图片之前，我们先来看下读取单张图片如何实现 每张数字图片大小都为28 * 28的，需要将数据reshape成28 * 28的，采用最近邻插值，如下 def plot_digit(data): img = data.reshape(28,28) plt.im ...
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2020-02-21 14:58:59
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升级到Tensorflow 2.0 踩坑 https://blog.csdn.net/javastart/article/details/102525102 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了，各种基于新API的教程看上去的确简单易用，一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代... ...
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2020-02-21 00:00:49
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dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms impor ...
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2020-02-15 23:15:44
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simple版本nn模型 训练手写数字处理 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets("MNIST ...
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2020-02-15 09:59:32
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softmax和分类模型 内容包含： 1. softmax回归的基本概念 2. 如何获取Fashion MNIST数据集和读取数据 3. softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 4. 使用pytorch重新实现softmax回归模型 ...
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2020-02-14 20:37:12
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之前没有学过tensorflow，所以使用tensorflow来对mnist数据进行识别，采用最简单的全连接神经网络，第一层是784,（输入层）,隐含层是256，输出层是10 ，相关注释卸载程序中。 1 #!/usr/bin/env python 3.6 2 #_*_coding:utf-8 _*_ ...
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2020-02-13 17:39:53
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softmax和分类模型 内容包含： softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型 softmax的基本概 ...
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2020-02-13 17:26:49
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