笔记 - 数据读取：tensorflow mnist手写数据

最新推荐文章于 2019-06-13 01:56:35 发布

chen_holy

最新推荐文章于 2019-06-13 01:56:35 发布

阅读量205

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： AI 编程数据读取

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chen_holy/article/details/91412807

编程同时被 3 个专栏收录

73 篇文章

订阅专栏

57 篇文章

订阅专栏

数据读取

3 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何使用TensorFlow加载MNIST数据集，并演示了数据集的基本使用方法，包括读取训练数据和批次数据的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

加载数据集

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("../data/MNIST_data/", one_hot=True)
print(mnist.train.images.shape)

读取数据集

 batch_xs, batch_ys = my_mnist.train.next_batch(100)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

chen_holy

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

tensorflow 之mnist

Frank的博客

06-01

411

MNIST MNIST是深度学习的经典入门demo，他是由6万张训练图片和1万张测试图片构成的，每张图片都是28*28大小（如下图），而且都是黑白色构成（这里的黑色是一个0-1的浮点数，黑色越深表示数值越靠近1），这些图片是采集的不同的人手写从0到9的数字。TensorFlow将这个数据集和相关操作封装到了库中，下面我们来一步步解读深度学习MNIST的过程。上图就是4张MNIST图...

Tensorflow实现mnist手写数字识别（附github代码）

幻想乡

04-28

6594

一、任务需求mnist手写识别是经典的入门分类任务。给定28x28x1的输入图像，输出0-9共计十类的分类结果。本次实现分两部分，一是用传统的全连接神经网络实现分类，二是用卷积神经网络（CNN）实现分类。二、所用工具python（Anaconda3）tensorflow 1.0.0Ubuntu 16.04.1 LTS三、代码框架代码地址：https://github.com/zhuangchen-...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tensorflow中手写数据集inputdata代码解释

hszzjs的博客

12-18

1375

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Dec 15 10:07:41 2017 @author: acer """ from _future_ import print_function import gzip import os import urllib #urllib这个是python内置的HTTP请求库 import numpy

tensorflow初探

To_be_thinking的博客

06-13

229

深度学习早就在本科时候就已经接触了，之前也学了不少，但是不够体系化。现在从MNIST系统学习一下啊，这一篇主要是学习官方文档http://www.tensorfly.cn/。使用tensorflow进行网络设计时，需要先使用tf.placeholder和tf.Variable进行占位符（容器）设定和网络参数变量（也可以理解成占位符）初始化。tf.Variable用于存储权重矩阵和偏置向量，tf...

tensorflow minist 简单实现

算法攻城狮

10-26

645

tensorflow minist 简单神经网络实现 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot...

(二)Tensorflow搭建卷积神经网络实现MNIST手写字体识别及预测

天然玩家的博客

06-01

6839

1 搭建卷积神经网络 1.0 网络结构图1.0 卷积网络结构 1.2 网络分析序号网络层描述 1 卷积层一张原始图像(28, 28, 1),batch=1,经过卷积处理,得到图像特征(28, 28, 32) 2 下采样即池化层,最大池化后图像特征(14, 14, 32) 3 卷积层将池化特征(14, 14, 32)卷积处理后,得到图像特征(14, 14, ...

用tensorflow实现手写字母的识别

yychentracy的博客

09-22

1万+

用tensorflow 实现手写字母的识别第一步对一张图片进行预处理进行预处理，缩小它的大小为28*28像素，并转变为灰度图，进行二值化处理。代码如下： #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgpr...

[Tensorflow] MNIST源码分析

YasinQiu的博客

03-08

2478

源代码地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist mnist.py 主要功能: 构建一个完全连接(fully connected)的MINST模型推理 interface() def inference(images, hidden...

学习TensorFlow，浅析MNIST的python代码

何雷

05-04

1万+

在github上，tensorflow的star是22798，caffe是10006，torch是4500，theano是3661。作为小码农的我，最近一直在学习tensorflow，主要使用python的接口进行学习。本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist（github上下载）作为例程，讲解python代码的实现。读代码的时候，建议大家理清主线，从主函数开始，调用到那个子函数时，再去阅读子函数的功能。我在minist的python代码

tensorflow MINIST例子中batch大小对结果的影响

weixin_42577493的博客

07-31

1056

在做MNIST的例子时，如果把整个训练集feed给模型时，计算耗时较大，并且最终的准确率也只有9.8%左右，

笔记 - 正则表达式python：匹配结尾与开头

热门推荐

chen_holy的博客

05-13

3万+

import re name1 = "a#pple" # 命名正确， a name2 = "apple!" ret = re.match("[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*", name1) if ret: print("命名正确，", ret.group()) else: print("命名不正确") 明明命名不合法，为什么返回正确，而且只匹配到正确部分因...

Numpy之将矩阵拉成向量

chen_holy的博客

04-23

2万+

# 矩阵操作 # 将矩阵拉成向量 import numpy as np x = np.arange(10).reshape(2,5) print(x) y1 = x.ravel() y2 = x.flatten() print("y1: ",y1," y2: ",y2) print(x) """ 打印结果： [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] y1: [0 1 2 3 4...

笔记 - 卷积网络：卷积输出张量shape计算

chen_holy的博客

06-11

4793

前置：影响shape形状的因素： 1.卷积核大小 2.stride步长 3.padding模式公式： K – 卷积核数量 F – 卷积核大小 S – 步长 P – 外围填充的层数运用显然valid模式下，直接卷，不够就丢弃我推导的valid模式下的计算方式(以 W 举例)： W2 = (W1 - F)/S + 1 SAME模式如何确定P 利用公式1计算...

笔记 - tensorflow用法：二维张量与一维张量相加

chen_holy的博客

05-10

3948

import tensorflow as tf X = tf.constant([[1, 1], [1, 1]]) b = tf.constant([1, 2]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(X+b)) """ [[2 3] [2 3]] 默认一维数组中每个数只会与二维数组中的对应列进行广...

笔记 - tensorflow用法：tf.nn.softmax的用法

chen_holy的博客

05-11

3734

思考 y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) """ softmax函数中输入是什么，输出是什么 """ 要理解输入输出是什么的先决条件：理解softmax的过程 softmax函数本质是一种非线性变化 ############## 占坑，下次更新用图说话 ################## import tensorflow as...

【微博客】scala语法笔记 spark toDF 的隐式转换

chen_holy的博客

04-24

3289

import spark.implicits._ 加上这段代码，调用toDF()的时候，编译器就会自动帮我们传入某些约定好的属性，节省代码

笔记 - 正则表达式python：匹配单个字符或多个字符

chen_holy的博客

05-13

2847

默认. 不包含\n, 如何设置包含\nret = re.match(".*", "省略一万字", re.S) 单个字符主要就是 [] 多个字符相关语法 {3, 4} – 出现3到4次 * 出现任意多次？没有出现，或者只出现一次至少出现一次练习判断变量名是否合法 import re name1 = "hello" name2 = "2hello" ...

学习笔记：numpy取数据

chen_holy的博客

04-26

2354

import numpy as np x1 = np.arange(10) # 索引取数 print(x1[0]) print(x1[1:5]) print(x1[[1, 2, 3]]) """ 0 [1 2 3 4] [1 2 3] """ x2 = np.arange(10).reshape(2, 5) print(x2[0]) print(x2[0, :2]) """ [0 1 2 3...