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快速搭建CNN(卷积神经网络),实现分类MINST数据集(学习笔记三)

1. 加载MINST数据集 python代码: from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" # load train data train_data =

深度学习:GAN案例练习-minst手写数字

目录) 理论目标优化网络(定义损失)训练过程技巧 代码1(保存生成图片、loss可视化)结果: 代码2-BP全连接网络代码说明:判别网络生成网络定义损失函数和优化器定义两个计算loss函数训练流程函数开始训练 结果epoch=10epoch=30 代码 代码3:判别-生成网络模型 cnn代码结果 理论 参考

Lenet实现minst数据集分类

目录 1.作者介绍2.MINST数据集的介绍3.LeNet网络结构输入层C1层S2层C3层S4层C5层F6和输出层 4.结果输出及损失函数的解释损失函数结果展示 5.LeNet代码附详细注解 1.作者介绍 陈锡伟,男,西安工程大学电子信息学院,2020级硕士研究生,张宏伟人工智能课题组。 研究方向:机器视觉

Lenet5+minst手写体数据集(利用tensorflow2.3.1实现)

笔者看了看,网上关于tensorflow的CNN模型训练好多都是基于1.0的。但tensorflow2.0是大趋势(相信很多人都会选择装2.0的tf),笔者利用的是tensorflow2.0框架实现的程序。 Lenet是啥? minst又是啥? 笔者在此不再赘述,相信有兴趣读到我文章的都是内行(虽然我是个外行,哈哈哈啊) 话不多说,直

keras基础学习,与keras断点连续,minst数据集加载失败问题

** keras基础与keras断点连续 ** 什么是断点连续,刚开始学习keras是非常迷茫的,对于一些大神的代码非常的好奇,为什么他们的代码可以接着上次的训练继续训练。 我也因此在网上不停的找资源,原来这种训练方法叫断点连续,断点连续顾名思义,停下来接着上此继续训练。 而我们的模型一

使用MINST数据集训练模型并动态绘制Loss和准确率的趋势图

MINST训练的代码直接参考http://www.pianshen.com/article/3783475094/ 由于显示的结果不太清晰明了,因此使用pyplot加工了下:代码如下 #coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist