使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list

一个门外汉写的MXNET跑MNIST的例子,三层全连接层最后验证率是97%左右,毕竟是第一个例子,主要就是用来理解MXNet怎么使用. #导入需要的模块 import numpy as np #numpy只保存数值,用于数值运算,解决Python标准库中的list只能保存对象的指针的问题 import os #本例子中没有使用到 import gzip #使用zlib来压缩和解压缩数据文件,读写gzip文件 import struct #通过引入struct模块来处理图片中的二进制数据 impo

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真

1. 前言 受到小伙伴的启发,就自己动手写了一个使用邮件监控Mxnet训练的例子.整体不算复杂. 2. 打包训练代码 需要进行监控训练,所以需要将训练的代码打包进一个函数内,通过传参的方式进行训练.还是使用FashionMNIST数据集 这样训练的时候就调用函数传参就行了 训练主函数 训练需要的一些参数都采用传参的形式 def NN_Train(net, train_data, test_data, epochs, batch_size, learning_rate, weight_decay)

个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图

jupyter notebook: https://github.com/Penn000/NN/blob/master/notebook/LeNet/LeNet.ipynb LeNet训练MNIST import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印 warning import tensorflow as tf import numpy as np import os 加载MNIST数据集 分别加载MNIST训练集.测试集.验证集 f

装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门

title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测

本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟

mxnet框架下超全手写字体识别—从数据预处理到网络的训练—模型及日志的保存 import numpy as np import mxnet as mx import logging logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) batch_size = 100 mnist = mx.test_utils.get_mnist() train_iter = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['trai

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01

前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络, 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%.在换用多层神经网络后,正确率已有很大的提升.这次将采用卷积神经网络继续进行测试. 1.模型基本结构 如下图所示,本次采用的模型共有8层(包含dropout层).其中卷积层和池化层各有两层. 在整个模型中,输入层负责数据输入:卷积层负责提取图片的特征:池化层采用最大池化的方式,突出主要特征,并减少参数维度:全连接层再将个特征组合起来:dropout层可以减少每次训练的计算量,并可以一定程度上避免过

在我的上一篇随笔中,采用了单层神经网络来对MNIST进行训练,在测试集中只有约90%的正确率.这次换一种神经网络(多层神经网络)来进行训练和测试. 1.获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到,非常方便.关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔. mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) 2.模型基本结构 本次采用的训练模型为三层神经网络结构,输入层节点数与MNIST一行数据的长度一

1.MNIST数据集简介 首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t

先说我遇到的一个坑,在下载MNIST训练数据的时候,代码报错: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> 是因为Python 升级到 2.7.9 之后引入了一个新特性,当使用urllib.urlopen打开一个 https 链接时,会验证一次 SSL 证书. 而当目标网站使用的是自签名的证书时就会抛出一个 urlli

0.参考文献 [1]caffe官网<Training LeNet on MNIST with Caffe>; [2]薛开宇<读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习>([1]的翻译版,同时还有作者的一些注解,很赞); 1.*.sh文件如何执行? ①方法一:有sh后缀名的是linux脚本文件,在windows下为了执行这个文件,应该下载Git.然后对于sh文件右键,打开方式,选择git-bash.exe. ②方法二:直接将后缀名改成“bat”然后双击. 2.

1.   caffe-master文件夹权限修改 下载的caffe源码编译的caffe-master文件夹貌似没有写入权限,输入以下命令修改: sudo chmod -R 777 ~/caffe-master/ 2.   下载mnist数据库 cd ~/caffe sduo ./data/mnist/get_mnist.sh caffe中的./data/mnist/get_mnist.sh 文件实现了下载mnist数据库的功能,文件的内容如下: 执行之后,在./data/mnist文件夹下生成4