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MNIST数据集介绍 MNIST数据集官网： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST数据库是非常经典的一个数据集，就像你学编程起初写一个“Hello Word”的程序一样，学Deep Learning你就会写识别MNIST数据集的Model。 MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。如下图所示。 MNIST数据库一共有四个文件案，分别为 1. train-images-idx3-ubyte.gz ：训练集图片（9912422字节），55000张训练集，5000张验证集 2. train-labels-idx1-ubyte.gz ：训练集图片对应的标签（28881字节）， 3. t10k-images-idx3-ubyte .gz ：测试集图片（1648877字节），10000张图片 4. t10k-labels-idx1-ubyte.gz ：测试集图片对应的标签（4542字节） 图片是指0〜9手写数字图片，而标签则是对应该图片之实际数字。 MNIST 数据集下载及可视化 TensorFlow提供了一个库可以对MNIST数据集进行下载和解压。具体的是使用TensorFlow中input_data.py脚本来读取数据及标签

【摘要】 本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地 Jupyter Notebook 的 MNIST 手写数据识别；二是基于华为云服务器的 CIFAR-10 图像分类，对开源框架 MindSpore 进行介绍。 犹记得今年的华为开发者大会 HDC 2020 上，一直受人瞩目的深度学习框架 MindSpore 终于开源了。 我之前一直关注 MindSpore，还是挺期待的。MindSpore 是一款支持端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架。与 TensorFlow、PyTorch 等流行深度学习框架对标，MindSpore 旨在大幅度降低 AI 应用开发门槛，让人工智能无处不在。 MindSpore 最大的特点就是开发门槛大大降低，提高开发效率，这样可以显著减少模型开发时间。 因此，使用MindSpore的优势可以总结为以下四点： ●简单的开发体验 ●灵活的调试模式 ●充分发挥硬件潜能 ●全场景快速部署 既然开源了，那就赶紧上手，试一试这款开源的 MindSpore 怎么样！本文我将介绍 MindSpore 的安装和上手教程，通过一个简单的图像识别案例来跑完整个 AI 训练和测试流程。 一、MindSpore 的安装 开源框架 MindSpore 的安装方法有很多，可以在 Windows、Ubuntu 上安装，也可以在华为 Ascend 910 上安装

1、初识CNN 卷积神经网络(CNN)，主要用于图像识别、特征提取、自然语言处理、分类。由输入层、卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、和全连接层（Fully Connected Layer）组成，其中卷积用于提取高层次特征，池化用于缩小参数，一般为一层卷积加一层池化反复叠加或多层卷积加一层池化；全连接层用于卷积池化后，对数据列化然后经过一两层全连接层，得出结果。 2、CNN进行手写体识别 （1）数据来源：Mnist数据集，从tensorflow导入mnist数据集。首先，在你正在写的项目下创建文件夹MNIST_data；接着，从官网下载四个压缩包，不用解压直接放入文件夹中， http:// yann.lecun.com/exdb/mni st/ 。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data . read_data_sets ( 'mnist_data' , one_hot = True ) #one_hot为T代表标签是一个向量 （2）网络结构的搭建 定义网络的输入、输出：首先将输入进行初始化，接着将输入重构成4维；输出为一个二维向量

（1）手写数字识别 训练集：60000个 测试集：10000个 下载链接： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ （2）猫狗分类 下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data （3）花卉识别 下载链接： https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/index.html （4）imageNet 下载链接： http://www.image-net.org/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4311641/blog/4304712

MNIST数据集介绍 MNIST数据集官网： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST数据库是非常经典的一个数据集，就像你学编程起初写一个“Hello Word”的程序一样，学Deep Learning你就会写识别MNIST数据集的Model。 MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。如下图所示。 MNIST数据库一共有四个文件案，分别为 1. train-images-idx3-ubyte.gz ：训练集图片（9912422字节），55000张训练集，5000张验证集 2. train-labels-idx1-ubyte.gz ：训练集图片对应的标签（28881字节）， 3. t10k-images-idx3-ubyte .gz ：测试集图片（1648877字节），10000张图片 4. t10k-labels-idx1-ubyte.gz ：测试集图片对应的标签（4542字节） 图片是指0〜9手写数字图片，而标签则是对应该图片之实际数字。 MNIST 数据集下载及可视化 TensorFlow提供了一个库可以对MNIST数据集进行下载和解压。具体的是使用TensorFlow中input_data.py脚本来读取数据及标签

（1）手写数字识别 训练集：60000个 测试集：10000个 下载链接： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ （2）猫狗分类 下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data （3）花卉识别 下载链接： https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/index.html （4）imageNet 下载链接： http://www.image-net.org/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4397965/blog/4304577

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试。其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集。为了方便，诸如 Keras 、 MXNet 、 Tensorflow 都封装了自己的基础数据集，如 MNIST 、 cifar 等。如果我们要在不同平台使用这些数据集，还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的，需要花费一些不必要的时间学习它们的 API。为此，我们为何不创建属于自己的数据集呢？下面我仅仅使用了 Numpy 来实现数据集 MNIST 、 Fashion MNIST 、 Cifa 10 、 Cifar 100 的操作，并封装为 HDF5，这样该数据集的可扩展性就会大大的增强，并且还可以被其他的编程语言 (如 Matlab) 来获取和使用。下面主要介绍如何通过创建的 API 来实现数据集的封装。 环境搭建 我使用了 Anaconda3 这个十分好用的包管理工具, 来减少管理和安装一些必须的包。下面我们载入该 API 必备的包： import struct # 处理二进制文件 import numpy as np # 对矩阵运算很友好 import gzip, tarfile # 对压缩文件进行处理 import os # 管理本地文件 import pickle # 序列化和反序列化

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别，并且对结果进行分析准确率， 手写数字数据集下载： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先，利用图片本身的属性，图片的灰度平均值进行识别分类，我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次，利用SVM算法，我运行出来的准确率是93%左右，具体代码请点击 SVM：利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason niu 最后，利用深度学习之神经网络，我运行出来的准确率是94%左右，具体代码请点击 NN：利用深度学习之神经网络实现手写数字识别(数据集50000张图片)—Jason niu 最后，我们发现神经网络和SVM的算法学习质量非常高，而传统的灰度平均值算法则差强人意！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4335122/blog/4202688