前言 最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包： ?...MNIST数据集 解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储向量与多维度矩阵的文件格式。...解析脚本 根据以上解析规则，我使用了Python里的struct模块对文件进行读写（如果不熟悉struct模块的可以看我的另一篇博客文章《Python中对字节流/二进制流的操作:struct模块简易使用教程...9@time: 2016/8/16 20:03 10对MNIST手写数字数据文件转换为bmp图片文件格式。...11数据集下载地址为http://yann.lecun.com/exdb/mnist。 12相关格式转换见官网以及代码注释。
今天看了用主成分分析简化数据，就顺便用MNIST数据集做了下实验，想直观地看一下效果，并通过完成这个小demo深入理解下原理。...这样执行后会发现前几个坐标轴已经差不多囊括所有大差异了，剩下的就不要了，所以实现了降维。 上面从理论上讲了主成分分析和它是如何一步一步实现降维的，有一个感性认识。...主成分分析怎么用 要做的事就是使用tensorflow里的MNIST数据集，取前100张图片中所有的手写数字7图片，对他们进行主成分分析，输出经过降维反变换回去的图片，对比差异，看看降维后的效果。...引入MNIST数据集、numpy和PIL的Image import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import...numpy as np from PIL import Image 获得MNIST数据集的所有图片和标签 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/"
这篇原创笔记来自铁粉zhupc，感谢为大家提供的这份caffe测试mnist数据集的精彩总结。...编写的，所以从github上下载下来后需要你自己编译，令人高兴的是caffe也支持windows,你去github上下载微软发布的caffe用vs2013编译即可成功，它也区分cpu版本与gpu版本，如何编译安装的百度上教程基本可用...首先，我们需要下mnist数据集，在进入到data文件夹下，有个获取数据的脚本 caffe/data/mnist/get_mnist.sh，执行完成后会得到下面几个文件，通过名字判断可知道分别是测试集与训练集的样本与标签...Lmdb是一种数据库，查询和插入非常高效，caffe使用lmdb作为数据源，同时caffe也支持hdf5文件。 Caffe搭建网络是基于prototxt文件，超参数也在里面配置。...以及最大迭代次数，文件末尾也可以自由的定义使用GPU或者CPU，snapshot_prefix指的是快照生成的路径，这里要配置好。
数据集 提取码：mrfr 浏览本文前请先搞懂K近邻的基本原理：最简单的分类算法之一：KNN（原理解析+代码实现） 算法实现步骤： 数据处理。...每一个数字都是一个32X32维的数据，如下所示： knn中邻居一词指的就是距离相近。我们要想计算两个样本之间的距离，就必须将每一个数字变成一个向量。...具体做法就是将32X32的数据每一行接在一起，形成一个1X1024的数据，这样我们就可以计算欧式距离。...check.index(int(file[0]))].append(temp) #根据标签放在列表相应的位置 return final_data, len(files) def knn_mnist...for i in range(len(test_data)): for j in range(len(test_data[i])): print(knn_mnist
图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...Google使每个图纸变为可用的28x28灰度位图文件，这些可以作为MNIST 28x28灰度位图图像的替代品。并且Google已经将数据集公开。...接下来的挑战是获得这些.npy文件并使用它们。这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。...下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。
我这里是创建了一个四层的感知器，参数是根据 MNIST 数据集设定的，网络结构如下： # 建立一个四层感知机网络 class MLP(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module...加载数据集 第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集： # 定义全局变量 n_epochs = 10 # epoch 的数目 batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片...# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载 train_data = datasets.MNIST(root = '....（每次训练的目的是使 loss 函数减小，以达到训练集上更高的准确率） 测试神经网络 最后，就是在测试集上进行测试，代码如下： # 在数据集上测试神经网络 def test(): correct...，如果找不到数据，就下载 train_data = datasets.MNIST(root = '.
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...="/home/socialbird/Downloads/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets(mnist_data_folder,one_hot=True...tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # Train for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch...accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images..., y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集，然后放在目录下，然后改folder路径就可以成功读取了
修改mnist数据集从本地导入 找一下 mnist.py，在我这里就这俩，第二个就是 ? 找东西用的软件叫：listary 把原来的 path 改为本地下载的路径 ?...mnist数据集介绍 mnist 数据集分两部分：训练集、测试集 每集又分为：特征、标签，特征就是拿来训练和预测的数据，标签就是答案 使用 mnist.load_data() 导入数据集，可以给数据起个名字...可以使用 train_image[0] 来查看训练数据中的第一个，这是像素值，因为是灰度图片，所以不是 r,g,b 那样三个值，只有一个 ?...它是一种全连接的模型，上一层任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接 可以看一下 3Blue1Brown 的介绍 数据预处理 现在的数据没法加载到模型中，因为输入层传入的数据只能是一维的那种数组数据，...= test_image_matric / 255 把标签改为一位有效编码（独热编码）：通过使用 N 个状态寄存器来对 N 个状态进行编码 因为我们仅仅是识别数字，直接用 10 个 0 和 1 组成的编码来判断是十种中的哪一种就可以
图源：https://flat2010.github.io/2018/06/15/手算CNN中的参数 数据预处理 在数据预处理上需要注意不再是一维的了，而要保持数组样式，是 28*28*1 的，其他的没差别...model = Sequential() 添加卷积层 filters=16 表示有 16 个卷积核（也叫滤镜） kernel_size=(5,5) 表示卷积核的尺寸 padding='same' 表示对原图片进行填充...添加平坦层 平坦层的作用是将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡 model.add(Flatten()) 添加隐藏层 model.add(Dense(units=128...可以看到 CNN 比 MLP 不仅准确率提高了，在不加 Dropout 的情况下过度拟合现象也比 MLP 要小一些 导入训练好的模型进行预测 还是先用之前的方法导出模型 model.save('CNN_MNIST_model.h5...') 导入模型 load_model('CNN_MNIST_model.h5') 处理好数据之后调用 predict 函数就可以啦 ?
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们将选用 MNIST 作为数据集。.../", one_hot=True) MNIST 数据集 MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...验证数据（mnist.validation）：5000 张图像 数据的形态 讨论一下 MNIST 数据集中的训练数据的形态。数据集的这三个部分的形态都是一样的。
本文内容：Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用...Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 NiN 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...# 下载并配置数据集 trans = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor()]) train_dataset
本文内容：Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Python sklearn实现K-means...鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 AlexNet 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数 5.训练模型（或加载模型...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...由于 AlexNet 是为处理 ImageNet 数据集设计的，所以输入图片尺寸应为 224*224，这里我们将 28*28 的 Fashion-MNIST 图片拉大到 224*224。
前言 本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程，以及一些思考和疑惑吧… 正文 在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时，文中是如此加载MNIST手写数字训练集的： train_dataset...我在最开始疑惑的点：传入的根目录在下载好数据集后，为MNIST下两个文件夹，而processed和raw文件夹下还有诸多文件，所以到底是如何读入数据的呢？...所以我决定将数据集下载后，通过读取本地的MINIST数据集并进行装载。...2.使用自定义的数据类加载本地MNIST数据集 import numpy as np import torch from torch.utils.data import DataLoader,Dataset...《深度学习入门之Pytorch》- 廖星宇 2.使用Pytorch进行读取本地的MINIST数据集并进行装载 3.顺藤摸瓜-mnist数据集的补充 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
那不是将如何进行的。将理论知识与代码逐步联系起来！这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。...使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
本文内容：Pytorch 基于ResNet-18的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集...） Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） Pytorch 基于NiN的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库...2.定义 ResNet-18 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数 5.训练模型（或加载模型） 6.可视化展示 7.预测图 ---- 介绍 使用到的库： Pytorch matplotlib...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。
本文内容：Pytorch 基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） 更多内容请见 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别...Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录 介绍 1.导入相关库 2.定义 VGG-16 网络结构 3.下载并配置数据集和加载器 4.定义训练函数...数据集： Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。...Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...---- 3.下载并配置数据集和加载器 由于 VGG-16 是为处理 ImageNet 数据集设计的，所以输入图片尺寸应为 224*224，这里我们将 28*28 的 Fashion-MNIST 图片拉大到
PCA是Principal components analysis的简称，叫做主成分分析，是使用最广泛的降维算法之一。所谓降维，就是降低特征的维度，最直观的变化就是特征的个数变少了。...当然，不同于特征筛选，这里的降维主要是通过高维空间向低维空间投影来实现的，图示如下 ? PCA算法的计算步骤分为以下5步 ? #### 1....从这里看出，PCA降维之后的主成分，并不是原来输入的特征了，而是原始特征的线性组合。 #### 4. 选取topN主成分 将特征值按照从大到小排序，选取topN个特征向量，构成新的特征矩阵。...投影 将样本点投影到特征向量上，以二维数据为例，投影前的结果如下 ? 投影到特征向量之后的结果如下 ? 对于每一个主成分而言，有一个方差，这个值就是投影到该主成分之后的值对应的方差，示意如下 ?...作为应用最广泛的降维算法，PCA方法计算简便，易于实现，但是解释性较差，因为新的主成分是原始特征的组合，无法与原始特征一一对应。
参考链接： 卷积神经网络在mnist数据集上的应用 Python 本文将为尽可能多的代码作注释，用PyTorch实现对手写数字数据集MNIST的分类，我也是一个PyTorch的初学者，如果你也是一个刚学...__init__() self.conv=nn.Sequential( #输入的数据集里的图像大小为28行*28列*1通道 nn.Conv2d(1,64,...，初次下载需要等待一小会 train_dataset = datasets.MNIST(root='..../data',train=True,transform=data_tf,download=True) #训练集 test_dataset=datasets.MNIST(root='....，就是这个size，通过比较输出predicted和 标签label 的每一个对应位置相比较，看有多少个位置是对的，这样预测对了的位置和总的所有位置total相除，就得到了准确率 correct
选自TowardsDataScience 作者：Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。...概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...创建迭代器 我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。...= (np.array([[1,2]]), np.array([[0]])) 然后，我们训练该模型，并在测试数据集上对其进行测试，测试可以通过训练后再次初始化迭代器来完成。
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