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空间变换器网络

文章目录 1.加载数据2.什么是空间变换器网络？3.训练模型4.可视化 STN 结果 1.加载数据在这篇文章中，我们尝试了经典的 MNIST 数据集。使用标准卷积网络增强空间变换器网络。 from six.moves import urllib opener = urllib.request.build_opener() opener.addheaders = [

蓝桥杯单片机Led灯部分

74HC138三八译码器和74HC573锁存器和74HC02或非门 P0口通过锁存器来控制单片机 138译码器又受到P25,26,27的控制 #include "reg52.h" sbit HC_138A=P2^5; sbit HC_138B=P2^6; sbit HC_138C=P2^7; void Delay(unsigned int t) { while(t--); while(t--); } voi

pytorch P28 -卷积神经网络demo

卷积神经网络与传统神经网络的训练模块基本一致，网络模型差异较大。一读取数据 # 导包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt i

Pytorch GPU加速

import torch import torch.nn.functional as F import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms #超参数 batch_size=200 learning_rate=0.01 epochs=10 #获取训练数

PyTorch 介绍 | Quickstart

本节介绍有关机器学习常见任务重的API。请参阅每一节的链接以深入了解。 Working with data PyTorch有两个有关数据工作的原型：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset。Dataset 存储了样本及其对应的标签，而 DataLoader为 Dataset 生成了一个迭代器。 import tor

DL-IN-ACT-01 第一个网络

1. 导入MNIST数据集 from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() train_images.shape (60000, 28, 28) train_labels array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8) test_images.shape (10000, 28, 2

蓝桥杯单片机学习笔记1--LED灯基本控制

首先让8路LED灯闪烁3遍后熄灭，接着依次点亮LED灯，最后依次熄灭LED灯，程序循环实现上述功能 #include<reg52.h> sbit HC138_A=P2^5; sbit HC138_B=P2^6; sbit HC138_C=P2^7; //定义引脚 void delay(unsigned int t) //延时函数 { while(t--); while(t--); } voi

TensorFlow官方文档学习 Keras版MNIST Get Started with TensorFlow

import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist #下载mnist图像的数据 (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() #划分训练集和测试集 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 #归一化处

PyTorch学习笔记 2. 运行官网训练、推理的入门示例

PyTorch学习笔记 2. 运行官网训练、推理的入门示例一、加载数据二、创建模型torch.nn.Sequential介绍：torch.nn.Linear3. torch.nn.ReLU 三、调整模型参数四、保存模型五、加载模型一、加载数据首先引用必要的库： import torch from torch import nn from torch.utils.d

python操作

1、排序sorted：将数组按某一值排序 def sort_by_target(mnist): reorder_train = np.array(sorted([(target, i) for i, target in enumerate(mnist.target[:60000])]))[:, 1] reorder_test = np.array(sorted([(target, i) for i, target in enumerate(mnist.target[6000

6.用户、组权限管理

用户、组和权限管理：　　Multi-tasks（多用户），Multi-Users（多任务）　　　　每个使用者：　　　　　　用户标识，密码：　　　　　　　　3A认证：　　　　　　　　　　Authentication（认证）　　　　　　　　　　Authorizaton（授权）　　　　　　　　　　Audition（审计）　　用户组：用户容器　　用

PyTorch入门-简单图片分类

一. CNN图像分类 PyTorch Version: 1.0.0 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms print("PyTorch Version: ",torch.__version__) （1）首先定义一个基于ConvNet的简

pytorch官网教程翻译

翻译pytorch官网内容，有些翻译不太准确的地方，我会放上原文，如有错误的地方，欢迎指正 1.学习基础大多数机器学习工作流包括数据处理、模型创建、优化模型参数和保存训练过的模型。本教程向您介绍用 PyTorch 实现的完整 ML 工作流程，并提供链接让您了解有关每个概念的更多信息。

从零开始学keras之卷积神经网络介绍

卷积神经网络简介我们将深入讲解卷积神经网络的原理，以及它在计算机视觉任务上为什么如此成功。但在此之前，我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类，这个任务我们在第 2 章用密集连接网络做过（当时的测试精度为 97.8%）。

服务器安全-暴力破解篇

暴力破解：暴力破解的原理就是使用攻击者自己的用户名和密码字典，一个一个去枚举，尝试是否能够登录。因为理论上来说，只要字典足够庞大，枚举总是能够成功的！先用命令查询日志，查看有没有风险 cat /var/log/secure | awk '/Failed/{print $(NF-3)}' | sort | uniq -c | awk '{print

金锐信链：3.11比特币可以突破60000吗？晚间行情如何把握？

比特币在哪里买？比特币还会涨吗？现在买比特币还可以赚钱吗？怎么操作比特币才能获利？大家晚上好，我是你们的老朋友金锐信链。做交易真正需要掌握的知识其实非常少，不到一个小时就可以学完，但是有着各种头衔的交易大师们却把问题搞复杂了，与交易相关的著作何止千万，但绝大多数都与真实的

蓝桥杯单片机CT107D_01_LED

#include<reg52.h> void Delay(unsigned int t) { while(t--); while(t--); } void Select_HC138(unsigned char n) { switch(n) { case 4: P2 = (P2 & 0x1f) | 0x80; //控制LED break; case 5: P2 = (P2 & 0x1f) | 0xa0; //控制蜂鸣器 bre

Python机器学习：PCA与梯度上升：007试手MNIST数据集

数据集加载，本来想使用sklearn中的 fetch_openml函数直接从网站下载数据集，然而现在这条命令不行（似乎是网站问题），因此，尝试用使用本地加载首先在链接：https://pan.baidu.com/s/163MTS_89EKpJZsO6da5J3w 提取码：it3v 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦下载MNIST文

用Keras实现MNIST手写数字识别（使用MLP:多层感知机）

https://github.com/jelly-lemon/keras_mnist_0112 用Keras实现MNIST手写数字识别 MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构

FileWriter, 字符流传输的本质

受狂神的IO流讲解的启发，尝试了如下的代码，发现了很有意思的事情。 public static void main(String args[]) throws IOException { FileWriter fw = null; fw = new FileWriter("test.txt"); for (int i = 0; i < 100000; i++) { fw.wri

超级码力编程赛带着60000现金和1200件T恤向你跑来了~

炎炎夏日，总是感觉很疲劳，提不起一点精神怎么办？是时候参加一场比赛来唤醒你的激情了！阿里云超级码力在线编程大赛震撼携手全国数百所高校震撼来袭。它来了，它来了，它带着60000现金和1200件T恤向你跑来了，7月20日-9月5日报名参加比赛，就有机会赢取上述超值大礼啦~ 大赛简介：超级码力在线

Pytorch-分类器

1.分类问题二分类 $f:x\rightarrow p(y=1|x)$ $p(y=1|x)$ 解释成给定x，求y=1的概率，如果概率>0.5，预测为1，否则预测为0 minimize MSE 多分类 $f:x\rightarrow p(y|x)$ $[p(y=0|x),p(y=1|x),...,p(y=9|x)]$ $p(y|x)\epsilon [0,1]$ $\sum_{i=0}^{9}p(y=i|x)=1$ 2.交叉

Python_DL_Keras&Tensorflow

Karea: https://keras.io/ 莫烦keras：https://www.bilibili.com/video/BV1TW411Y7HU?from=search&seid=333955059060890767 Keras&Tensorflow： https://space.bilibili.com/6001266/video?tid=36&keyword=&order=pubdate 吴恩达：https://space.bilibili.com/4688

重磅分享：使用PyTorch实现MNIST手写体识别代码

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch实现MNIST手写体识别代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧文章目录实验环境MNIST数据集介绍导入包定义超参数数据集定义网络实例化网络定义训练

利用mnist数据集进行深度神经网络

初始神经网络这里要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28 像素 x28 像素）划分到 10 个类别中（0~9)。我们将使用 MINST 数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。这个数据集包含 60000 张训练图像和 10000 张测试图像，由美国国家标准