对于人类来说，识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考，就可以看出下面的数字分别是5,0,4,1。 但是想让机器识别这些数字，则要困难得多。...如果让你用传统的编程语言(如Java)写一个程序去识别这些形态各异的数字，你会怎么写？写很多方法去检测横、竖、圆这些基本形状，然后计算它们的相对位置？我想你很快就会陷入绝望之中。...为了找到识别手写数字的方法，机器学习界的大师Yann LeCun利用NIST(National Institute of Standards and Technology 美国国家标准技术研究所)的手写数字库构建了一个便于机器学习研究的子集...更详细的信息可以参考Yann LeCun的网站：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 已经有很多研究人员利用该数据集进行了手写数字识别的研究，也提出了很多方法，比如KNN、...抛开这些研究成果，我们从头开始，想想怎样用机器学习的方法来识别这些手写数字。因为数字只包含0~9，对于任意一张图片，我们需要确定它是0~9中的哪个数字，所以这是一个分类问题。
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（一）的基础上进行改进，主要实现以下3点： 断点续训 测试真实图片 制作TFRecords格式数据集 断点续训 上次的代码每次进行模型训练时，都会重新开始进行训练...代码验证 代码运行效果： RESTART: G:\TestProject\python\tensorflow\......（注意要给出待识别图片的路径和名称）。...注：以上测试图片用的是下面教程中自带的图片，测试结果100%准确，我自己用Windows画图板手写了0~9的数字，准确度只有50%左右，可能是我手写字体和MNIST库中的风格差异较大，或是目前的网络还不够好...参考：人工智能实践：Tensorflow笔记
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进，主要变化如下： 以Eager模式为默认的运行模式，不必构建Session 删除tf.contrib库，将其中的高阶API整合到tf.kears...加了Dropout"""from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow...as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（二）的基础上，将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络，实现手写数字识别。...参数个数：Σ(前层x后层+后层) 如之前用于手写识别的3层全连接网络，输入层784个节点，隐藏层500个节点，输出层10个节点。...LeNet-5是最早出现的卷积神经网络，它有效解决了手写数字的识别问题。...import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import...参考：人工智能实践：Tensorflow笔记
一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关的理论，包括卷积，池化，全连接，梯度下降法。...二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 图1 识别过程就像图片中那样，经过多次卷积和池化（又叫子采样），最后全连接就运算完成了。...2.2 卷积 卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN） 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...三、android系统上的tensorflow演示程序 https://github.com/MindorksOpenSource/AndroidTensorFlowMachineLearningExample
该图片对应的标签为[0.0.0.0.0.0.1.0.0.0]，标签中索引号为 6 的元素为 1，表示是数字 6 出现的概率为 100%，则该图片对应的识别结果是 6。...TensorFlow模型搭建基础 实现“MNIST数据集手写数字识别 ”的常用函数 ① tf.get_collection("") 函数表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。...实现手写体MNIST数据集的识别任务前向传播过程如下： import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE =...实现手写体MNIST数据集的识别任务反向传播过程如下： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...实现手写体MNIST数据集的识别任务测试传播过程如下： #coding:utf-8 import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist
参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南 源代码请点击下方链接 Tesorflow 实现基于 MNIST 数据集上简单 CNN[1] 少说废话多写代码 下载并读取 MNIST 数据集 import...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist...import read_data_sets from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # Start...a graph session sess = tf.Session() # 下载并读取数据集 # 如果本地没有temp文件夹需要从Tensorflow官网下载 data_dir = 'temp' mnist...tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=model_output, labels=y_target)) # 构造预测函数，通过输出预测是属于哪个数字分类
一、MNIST数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。...在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间。...二、基于tensorflow的MNIST手写数字识别import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...于是得到的结果是长度为batch的# 一维数组，这个一维数组中的值就表示了每一个样例对应的数字识别结果。tf.equal# 判断两个张量的每一维是否相等，如果相等返回True，否则返回False。...完整的MNIST手写数字识别问题解决程序一共分为三部分，第一个是mnist_inference.py，它定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数，第二个是mnist_train.py，它定义了神经网络的训练过程
手写识别的应用场景有很多，智能手机、掌上电脑的信息工具的普及，手写文字输入，机器识别感应输出；还可以用来识别银行支票，如果准确率不够高，可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别，与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字，样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型，说白了就是简单，样本特征少，难度小很多。...一、目标 预期目标：传入一张数字图片给机器，机器通过识别，最后返回给用户图片上的数字 传入图片： 机器识别输出： 二、搭建（全连接神经网络） 环境：python3.6 tensorflow1.14...import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_forward...但是，前面我们也提到过，如果数字识别用来识别银行支票97%的准确率不算高，然后卷积神经网络就开始大放异彩了……………………… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World，用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。...笔记的内容来自 Tensorflow 中文社区和黄文坚的《Tensorflow 实战》，只作为自己复习总结。...环境： Windows 10 Anaconda 4.3.0 Spyder 本节笔记主要采用 Softmax Regression 算法，构建一个没有隐层的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。...通过运行Tensorflow 提供的代码加载数据集： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist =...Softmax Regression 算法 数字都是0~9之间的，一共有10个类别，当对图片进行预测时，Softmax Regression 会对每一种类别估算一个概率，并将概率最大的那个数字作为结果输出
本文结构： CNN 建立模型 code 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。...作用后，应用 ReLu 激活函数， 再做 pooling 后得到的输出值传递给下一层 [1501468932959_9935_1501468933429.png] code 和注释： import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets...print(compute_accuracy( mnist.test.images, mnist.test.labels)) 学习资料： https://www.tensorflow.org
识别手写数字 构造网络 model.py 训练 train.py 验证准确率 train.py 主函数 train.py mnist数据集 简介 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片...对于识别mnist图片而言，输入是大小为784（28 * 28）的向量，输出是大小为10的概率向量（概率最大的位置，即预测的数字）。...识别手写数字 源代码&数据集已上传到 Github 构造网络 model.py import tensorflow as tfclass Network: def __init__(self):...self.net.x: x, self.net.label: label}) # 打印 loss，训练过程中将会看到，loss有变小的趋势 # 代表随着训练的进行，网络识别图像的能力提高...来源：http://geektutu.com/post/tensorflow-mnist-simplest.html
调用tensorflow实现手写体数字识别。...BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别，使用的是c++，最终准确率的上限在95%至96%左右（毕竟水平有限）。...这次不一样了，使用tensorflow进行实验，准确率确实提高了不少。...可能有人会觉得tensorflow有点过时，现在的大企业不怎么用tensorflow了，但我觉得，对于初学者来说，tensorflow还是不错的选择。...OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 在前向传播过程中，规定网络输入结点为 784 个(代表每张输入图片的像素个数)，隐藏层节点 500 个(一层)，输出节点 10 个(表示输出为数字
识别数字在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。...test，validate，每个 X 代表一个图片，y 是它的 label 其中图片由 28*28 像素组成，转化成 array 的形式，变成 1*784 维 y 变为 one－hot 的形式，即属于哪个数字...See extensive documentation at https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners """ from __future...': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow.../get_started/mnist/beginners 今天开始系统学习 TensorFlow，大家有什么问题可以留言，一起讨论学习。
通过分类，我们可以将照片中的数字，人脸，动植物等等分到它属于的那一类当中，完成识别。接下来，我就带着大家一起完成一个简单的程序，来实现经典问题手写数字识别。 数据集 ?...MNIST数据集是一个标准的手写数据集，如上图所示，数据集里面有六万个手写数字且都标记完全。其中有五万个手写数字作为训练集，另外一万作为测试集。...这里有一份传送门： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 我们并不需要事先下载MNIST数据集，Tensorflow几行代码就可以搞定： ?...搭建网络 准备好了数据集之后，我们开始用Tensorflow搭建神经网络模型： 1.输入输出 ? tf.placeholder是占位符的意思，先把坑填好，之后会有数据填充进去。...其中y_是输入对应的正确的数字标签，x就是手写数字照片。 2.网络主体 ? 我们建立了一个四层全连接网络，每一层的网络宽度都是400。
识别数字在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。...test，validate，每个 X 代表一个图片，y 是它的 label 其中图片由 28*28 像素组成，转化成 array 的形式，变成 1*784 维 y 变为 one－hot 的形式，即属于哪个数字...See extensive documentation at https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners """ from __future...': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow...parser.parse_known_args() tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) 学习资料： https://www.tensorflow.org
一、前述 本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集，来实现多分类。 同时对模型的保存和恢复做下示例。 二、具体原理 代码一：实现代码 #!.../usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名: 12_Softmax_regression.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE_URL = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/" my_mnist...batch_xs, y_: batch_ys}) #每次迭代内部就是求梯度，然后更新参数 # 评估 # tf.argmax()是一个从tensor中寻找最大值的序号 就是分类号，tf.argmax就是求各个预测的数字中概率最大的那一个...# 评估 # tf.argmax()是一个从tensor中寻找最大值的序号，tf.argmax就是求各个预测的数字中概率最大的那一个 correct_prediction = tf.equal
本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下 代码如下： import tensorflow as tf import numpy as...np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins
---- 本文结构： CNN 建立模型 code ---- 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。...---- code 和注释： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number...print(compute_accuracy( mnist.test.images, mnist.test.labels)) 学习资料： https://www.tensorflow.org
这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶...API，所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识，最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。...什么是Tensorflow Tensorflow是谷歌2015年推出的一款深度学习框架，与Pytorch类似，都是目前比较热门的深度学习框架。...Tensorflow中的基本概念 计算图（Graph）：计算图描述了计算的过程，Tensorflow使用计算图来表示计算任务。 张量（Tensor）：Tensorflow使用tensor表示数据。...最后，我们使用Tensorflow2.0高阶API keras来实现深度学习经典入门案例——手写数字识别，以下是案例代码，有兴趣的同学可以跟着实现一遍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
