1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数

第一步:使用命令下载manifest文件夹 git clone https://aosp.tuna.tsinghua.edu.cn/ 第二步:进入文件夹,打开default.xml文件并找到自己要下载的库 第三步:将name字段复制 <project path="frameworks/base" name="platform/frameworks/base" groups="pdk-cw-fs,pdk-fs" /> 添加到第一步下载m

Maven官网下载地址:https://maven.apache.org/download.cgi,这里我们下载zip包即可  解压到安装目录下  新建环境变量MAVEN_HOME,复制Maven安装所在的目录  修改环境变量PATH,追加%MAVEN_HOME%\bin;  检查是否安装成功,命令:mvn -v 

安装zookeeper kafka运行需要有jdk+zookeeper环境才能够使用,jdk的安装和环境变量的配置就不介绍了,这里需要先安装zookeeper.可以从官网上下载 https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ 清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/ 将下载下来的包解压一下,然后在conf目录下将zoo_sample.cfg改成zoo.cfg,如图 之后

https://blog.csdn.net/jason0539/article/details/24010633 2017方法 ok https://www.cnblogs.com/zhangtingkuo/p/4703142.html

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的

深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一.数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片,但我们以后做的实际项目可能是图片.因此有些人并不知道该怎么办.在此我将mnist数据进行了转化,变成了一张张的图片,我们练习就从图片开始.mnist图片数据我放在了百度云盘. mnist图片数据下载:htt

1. 运行它 1. 安装caffe请参考 http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5726926.html  此例子在官网 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 2. 下载训练和测试数据.caffe识别leveldb或者lmdb格式的数据. 1)这里提供转换好的LEVELDB格式数据集,解压缩到mnist例子目录下 链接:http://pan.baidu.com/s/1gfjXteV

import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Convolution2D from keras.utils import np_utils def read_data(label_url,image_url): with gzip.open(label_url) as flbl: m

使用libsvm对MNIST数据集进行实验 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的

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:

今天学习了activeMQ服务器,把它说成成服务器是我的理解,,呵呵,首先,说一下它的安装, 官网:http://activemq.apache.org/overview.html window下的安装,很简单,下载完之后,打开bin目录,就可以根据你自己的型号进行点击进去就会发现有三个.bat结尾的,首先说一下第一个activemq.bat 点击完就可以运行了,输入http://localhost:8161即可,但这个有个不好之处就是黑窗口不可以关闭,带来的不便一般不去使用去,第二个Insta

在win10机子上装了caffe,感谢大神们的帖子,要入坑caffe-windows的朋友们看这里,还有这里,安装下来基本没什么问题. 好了,本博文写一下使用caffe测试mnist数据集的步骤. 1. 下载mnist数据集. 不太看得懂get_mnist.ps1文件,并且运行无效,所以选择直接从mnist官网下载数据集.下载后解压,从解压后的文件夹提取出四个文件,放在caffe根目录下<caffe-root>\data\mnist下,例如E:\caffe-windows\data\mnist

写在最前: windows下要注意的就是ImageMagick版本要与php扩展的Imagick能对应上,同时Imagick版本的选择也要与服务器环境以及php的情况对应上,不然就容易安装失败,我就是在这里踩坑无数的 php_imagick-3.4.3支持的版本是6.9.3-6.9.7,可以往下支持,但不能往上,因此要找6.9.7以下的ImageMagick软件版本,所以要根据这个版本去找对应的软件版本,不然会导致扩展不能识别ImageMagick软件的情况 电脑系统win10 64位,php运

学习了tensorflow的线性回归. 首先是一个sklearn中makeregression数据集,对其进行线性回归训练的例子.来自腾讯云实验室 import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen=x_dimen self._index_in_epoch=0 self.constructModel() self.sess=

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:本文是在tensorflow社区的学习笔记,MNIST 手写数据入门demo 一.MNIST数据的下载,使用代码的方式: input_data.py文件内容: # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the

转自:https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/75267863 MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老

大家好,今天给大家分享一款编辑器:sublime text2    我用过很多编辑器,EditPlus.EmEditor.Notepad++.Notepad2.UltraEdit.Editra.Vim,还有包括netbeans , zendstudio, dreamweaver 等. 最后我遇见了sublime text.  sublime是我见过的最好的编辑器,大型IDE能实现的功能, 用sublime装上相应插件,都能实现. 它是一个小型编辑器, 运行速度很快.现在是鼓起勇气换掉你以前编辑器

利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transf