学习,笔记,有时间会加注释以及函数之间的逻辑关系. # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190664.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190664.html # TensorFlow(十二):使用RNN实现手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载MINIST数据集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #表示输入任意数量的MNIST图像,每一张图展平成784维的向量#placeholder是占位符,在训练时指定x = tf.placeholder(tf.float32, [None,

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学

介绍如何使用keras搭建一个多层感知机实现手写体识别及搭建一个神经网络最小的必备知识 import keras # 导入keras dir(keras) # 查看keras常用的模块 ['Input', 'Model', 'Sequential', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__ver

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别 前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

注意!注意!!注意!!! (重要的事情说三遍) 安装前检查: 1.Tensorflow不支持Anaconda2,Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(满满的辛酸泪!) 2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好,避免各种Bug 安装过程出现的Bug: 1.报错提示:"from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main&quo

tensorflow TensorFlow is an open-source machine learning library for research and production. https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow https://www.tensorflow.org/ Tutorial: https://www.tensorflow.org/tutorials/ Keras: Keras is a high-level API to bui

更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch

安装完MXNet之后,运行了官网的手写体识别的例子,这个相当于深度学习的Hello world了吧.. http://mxnet.io/tutorials/python/mnist.html 运行的过程中开始想的是新建一个文件夹专门存放我的工程,但是在导入mxnet的过程中又出现了错,于是将minist的脚本文件放在了与mxnet平行的目录下,可以运行,并且十分节省显存!!但是有以下的问题: 1.在GTX1080的显卡上训练,网络是不收敛的,但是在980或者更旧的显卡上就可以,在github上也

0.目录 1.前言 2.通过pymssql与数据库的交互 3.通过pyqt与界面的交互 4.UI与数据库的交互 5.最后的main主函数 1.前言 版本:Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得,机器学习.手写体识别这种程序都是很高大上很难的,直到偶然看到了这个视频,听了老师讲的思路后,瞬间觉得原来这个并不是那么的难,原来我还是有可能做到的. 于是我开始顺着思路打算用Python.PyQt.SQLServer做一个出来,看看能不能行.然而中间遇到了

tips: Keras是一个高层神经网络API(高层意味着会引用封装好的的底层) Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端. 故先安装TensorFlow,后安装Keras 为简化环境配置,在anaconda的助攻下安装 PS:直接cmd里pip Keras似乎是行不通的...没尝试... 参考:知乎专栏:[深度学习] Anaconda下TensorFlow + Keras配置指南 简单目录: 安装TensorFlow 安装Keras 安装Tens

TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i

小白一枚,安装过程走了很多坑,前前后后安装了好几天,因此记录一下. 一.安装anaconda 官方下载地址:https://repo.continuum.io/archive/ 选项相应的版本安装,我安装的Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe版本,自带的Python版本为3.6. 安装: 安装路径我直接默认的C盘,安装过程一路next. 在Installation Options一步中,我按照官网说明,没有选择Add Anaconda to my PATH env

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP

一.步骤: 导入模块以及读取数据 数据预处理 构建模型 编译模型 训练模型 测试 二.代码: 导入模块以及读取数据 #导包 import numpy as np np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 主要采用这个模块下的to_categorical函数,将该函数转成one_hot向量 from keras.models import Sequential

mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载,网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分:55000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test).每一个MNIST数据单元有两部分组成:一张包含手写数字的图片和一个对应的标签.我们把这些图片设为“xs”,把这些标签设为“ys”.训练数据集和测试数据集都包含xs和ys,比如训练数据集的图片是 mnist.train.images ,训练