mnist

深度学习中整个模型建立的大概思路 1、导入所需要的包（tensorflow，numpy） import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow . examples . tutorials . mnist import input_data 1.5编写所需的函数 #权重初始化 def weight_variable ( shape ) : initial = tf . truncated_normal ( shape , stddev = 0.1 ) return tf . Variable ( initial ) def bias_variable ( shape ) : initial = tf . constant ( 0.1 , shape = shape ) return tf . Variable ( initial ) #卷积和池化 def conv2d ( x , w ) : return tf . nn . conv2d ( x , w , strides = [ 1 , 1 , 1 , 1 ] , padding = "SAME" ) def max_pool_2x2 ( x ) : return tf . nn . max_pool ( x , ksize = [ 1 , 2 , 2 , 1 ]

1、下载mnist数据集 将下面的地址复制到迅雷下载数据集 https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 2、配置文件 将下载好的mnist.npz复制到 “C:\Users\Administrator.keras\datasets” 3、使用mnist数据集 from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#加载数据 来源： CSDN 作者： haodawei123 链接： https://blog.csdn.net/haodawei123/article/details/104655496

卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入全连接层进行分类，得到分类结果。 卷积： 经过卷积以后，变为高度更高，长和宽更小的图像，进行多次卷积，就会获得深层特征。 1）256*256的输入（RGB为图像深度） 2）不断的利用卷积提取特征，压缩长和宽，增大深度，也就是深层信息越多。 3）分类 池化： 提高鲁棒性。 搭建简单的卷积神经网络进行mnist手写数字识别 网络模型： 两个卷积层，两个全连接层 输入[sample*28*28*1]（灰度图） [ 28 * 28 *1 ] --> (32个卷积核，每个大小5*5*1,sample方式卷积) --> [ 28 * 28 * 32] --> (池化 2*2 ，步长2)--> [14 *14 *32] [ 14 * 14 *32] --> (64个卷积核，每个大小 5 * 5 * 32,sample方式卷积) --> [14 * 14 *64] --> (池化 2*2 ，步长2)--> [7 *

Caffe是一种深度学习框架...blablabla...... Caffe要在ubuntu下安装 1. 安装依赖 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler 2. 下载Caffe # 从自己的git仓库下更快，我的仓库地址 https://git.oschina.net/rongfangliu/caffe.gitgit clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe cp Makefile.config.example Makefile.config 3. 修改生成时配置文件 修改 Makefile.config 文件的第8行，将CPU_ONLY的注释打开，只使用CPU（当然是因为穷diao如我没有N卡） # Adjust Makefile.config (for example, if using

安装 pip install catboost 数据集 分类 ： MNIST （60000条数据784个特征），已上传 CSDN 代码 import random import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from catboost import CatBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split train = pd.read_csv('./input/mnist/train.csv') train.head() X = train.iloc[:, 1:] # 训练数据 y = train['label'] #标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 划分训练、测试集 def plot_digits(instances, images_per_row=10): '''绘制数据集 :param instances: 部分数据集 :type instances: numpy.ndarray :param images_per_row:

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发： http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/ ，运行在 TensorFlow 1.2 上的代码可以在网址 https://github.com/ischlag/distributed-tensorflow-example 上找到。 注意，这个案例基于上一节，所以按顺序阅读可能会很方便。 具体做法 导入一些标准模块并定义运行计算的 TensorFlow 集群，然后为指定任务启动服务： 读取 MNIST 数据并定义用于训练的超参数： 检查角色是参数服务器还是 worker，如果是 worker 就定义一个简单的稠密神经网络，定义一个优化器以及用于评估分类器的度量（例如精确度）： 启动一个监督器作为分布式设置的主机，主机是管理集群其余部分的机器。会话由主机维护，关键指令是 sv=tf.train.Supervisor(is_chief=(FLAGS.task_index==0))。另外，通过 prepare_or_wait_for_session(server.target)，监督器将等待模型投入使用。请注意，每个 worker

一：安装Anaconda和Tensorflow 1：从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2：进行软件安装（这个和普通的没什么特别区别） 注意一点： 3：安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试 进入到windows中的命令模式： （1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version 四，　安装Tensorflow 　　　安装Tensorflow时，需要从Anaconda仓库中下载，一般默认链接的都是国外镜像地址，下载肯定很慢啊（跨国呢！），这里我是用国内清华镜像，需要改一下链接镜像的地址。这里，我们打开刚刚安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt，然后输入： 　　　　conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 　　　　conda config --set show_channel_urls yes 　　　　这两行代码用来改成连接清华镜像的 　　　　接下来安装Tensorflow，在Anaconda Prompt中输入： 　　　　conda create -n tensorflow python=3.5.2 （3.5

github上的tensorboard项目：https://github.com/tensorflow/tensorboard/blob/master/README.md 目录 基础介绍 基本使用 几种图 实例源码 一、基本介绍 tensorboard：一个网页应用，可以方便观察TensorFlow的运行过程和网络结构等（过程可视化） 工作流程 Summary Ops：从TensorFlow获取数据 Ops是指tf.matmul、tf.nn.relu等，也就是在TensorFlow图中的操作 执行过程中的张量包含序列化的原始缓存，它会被写到磁盘并传给TensorBoard。然后需要执行summary op，来恢复这些结果，实现对TensorBoard中的数据可视化 summary ops包括：tf.summary.scalar, tf.summary.image, tf.summary.audio, tf.summary.text, tf.summary.histogram tags：给数据一个名字 当进行summary op时，也可以给一个tag。这个tag是该op记录的数据的名字，作为一种标识 Event Files和logDir：如何加载数据 summary.FileWriters从TensorFlow把summary 数据写到磁盘中特定的目录，也就是logDir