mnist训练步骤

Caffe搭建与MNIST训练

最新推荐文章于 2023-05-23 09:20:38 发布

原创最新推荐文章于 2023-05-23 09:20:38 发布 · 1.5k 阅读

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本文详细介绍了在Windows环境下，使用CUDA7.5和cuDNN5搭建Caffe深度学习框架的过程，包括编译生成caffe.exe和libcaffe库，以及如何使用MNIST数据集进行LeNet模型的训练。注意，训练时避免使用cuDNN6，以免出现错误。

1.编译caffe，生成caffe.exe

2.编译生成libcaffe库

3.mnist训练

a.将制作好的数据集拷贝到example/mnist目录下，测试数据mnist_test_lmdb，训练数据 mnist_train_lmdb

b.修改lenet_solver.prototxt文件，如图：

c.修改lenet_train_test.prototxt文件，如图：

d.写测试脚本文件 train.bat,内容如下：

以上步骤完成后运行脚本开始训练。

附上一张训练结果图

本次训练环境为：Windows7， cuda7.5，cudnn5

注意不要使用cudnn6，否则可能出现错误

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【机器学习】使用卷积神经网络模型训练MNIST（含混淆矩阵）

chunyang的博客

04-12

2959

设计了一个卷积神经网络模型训练MNIST并根据混淆矩阵对其进行测试以评估其性能和准确度。

MNIST训练数据集CSV

04-01

以下是使用MNIST数据集进行训练的一些关键步骤： 1. **数据预处理**：首先，需要将CSV文件加载到内存中，并将图像数据从一维数组重塑为28x28的二维矩阵。同时，对像素值进行归一化，通常将其缩放到0到1之间。 2. *...

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MNIST训练

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03-12

2643

MNIST手写数字识别

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07-26

1057

首先，任何一个常规的监督学习任务主要包含训练与预测两个大的步骤。以Caffe中自带的例子——MNIST数据集手写数字识别为例，它主要包括以下步骤。 1.数据预处理（建立数据库） 2.网络结构与模型训练的配置 3.训练与在训练 4.训练日志分析 5.预测检验与分析 6.性能测试 1 数据预处理把待分析识别的图像进行简单的预处理，然后保存到数据库中。为什么不直接从图像文件中读取数据呢...

pytorch规范化训练过程(Mnist分类任务)

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09-16

419

前言: 之前的一个暑假跟着师兄做了一些任务，开学了发现自己成了一名代码搬运工。就比如dataloader封装环节，我自己还是写不出，所以借着pytorch综合实践上机课的机会，想重新学一学pytorch。文章是参照pytorch官网的教程WHAT IS TORCH.NN REALLY？，将最后的mnist分类任务过程做了整合。正文: 第一步:下载mnist数据集 from pathlib import Path import requests import pickle import gzip DATA

MNIST数据集的训练（内附完整代码及其注释）

m0_59405106的博客

04-28

753

#引入必要的包 import numpy as np from keras.datasets import mnist #MNIST数据集 import cv2 from keras.models import Sequential #Sequential序贯模型 from keras.layers import Dense,Dropout,Activation #全连接层丢弃节点激活函数 from k...

mnist训练模型

10-09

标题中的“mnist训练模型”指的是使用MNIST数据集训练出的一个神经网络模型。MNIST是一个广泛用于手写数字识别的基准数据集，它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0...

MNIST训练测试集

10-26

**MNIST训练测试集详解** MNIST数据集是深度学习领域中最经典的图像识别数据集之一，主要用于手写数字识别任务。这个数据集由LeCun、Yann等人于1998年创建，广泛用于训练和评估各种机器学习模型，尤其是神经网络。...

mnist训练集+测试集-csv版本

08-03

标题中的“mnist训练集+测试集-csv版本”指的是一个数据集，它包含了MNIST数据集的训练和测试部分，但格式不是通常的图像文件，而是CSV（Comma Separated Values）文件。MNIST数据集是计算机视觉领域非常经典的手写...

28x28图片形式mnist训练集

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使用MNIST训练集进行机器学习通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：将像素值归一化到0到1之间，以减少模型训练中的数值范围问题。 2. 构建模型：可以使用各种算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，或者现代...

mnist数据集+使用方法

04-24

mnist数据集+使用方法.rar

mnist训练好的模型

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CAFFE框架下，利用lenet深度神经网络训练的mnist数据集的caffemodel，可用于验证识别，反卷积可视化

caffe mnist训练

_zidaoziyan的博客

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922

1.数据集的准备在caffe根目录下运行./data/mnist/get_mnist.sh #获得mnist数据训练的四个数据包 ./examples/siamese/create_mnist_siamese.sh #将mnist date转化为可用的lmdb格式的文件,并将新生成的2个文件mnist-train-lmdb 和 mnist-test-lmdb放于create_mnist.sh同

MNIST手写体识别训练过程数据流图

程序猿视角

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315

MNIST手写体识别训练过程数据流图。

Tensorflow训练mnist数据（完整版）

小花生的博客

07-30

2543

重构之后的代码会被拆分成3个程序，第一个是mnist_inference.py,它定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数。第二个程序是mnist_train.py，它定义了神经网络的训练过程。第三个程序是mnist_eval.py，它定义了测试过程。

Caffe学习笔记(七)：使用训练好的model做预测(mnist)

u013178616的博客

09-28

556

Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04 一、前言在之前的笔记中，已经生成了训练好的mnist.cafffemodel，接下来我们就可以利用这个model做预测了。在这之前，我们还需要一个文件：deploy.prototxt。那么，就让我们从deploy.prototxt开始说起。二、deploy.prototxt deploy.prototxt文件和train.prototxt相似，区别在于第一层的输入数据层被删除，然后添加一个数据维度的描述。...

搭建不同网络训练MNIST

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01-30

538

问题在之前的学习过程中，我们学习了如何搭建全连接神经网络训练Mnist数据集。初始时，全连接神经网络训练结果验证集和训练集的精确度不高，在对数据进行归一化，调参等操作提高了精确度。我们这次使用Le-Net5和VGG对MNIST进行训练，VGG采样层太多，计算量庞大，我们只进行搭建，也可以采用Google Colab进行训练。比较全连接和卷积神经网络异同。Le-net5网络如下。方法搭建le-net...

训练MNIST数据集

sdhdsf132452的博客

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题目编写一个MNIST分类器，让它可以训练到99%以上的准确率，并且在达到这个准确率时，就通过回调函数停止训练。一些注意事项：它应该在小于10个epochs的情况下成功，所以把epochs改成10个也可以，但不能大过10个。当它达到99%以上时，应该打印出 "达到99%准确率，所以取消训练！"的字符串。如果你添加了任何额外的变量，请确保你使用与类中使用的变量相同的名称。代码 import tensorflow as tf # 回调函数 class my...

pytorch搭建的cnn，训练mnist数据集【实测成功】

weixin_41529093的博客

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仅作为记录，大佬请跳过。文章目录前言直接上代码（可直接运行）gpu版本代码（电脑里配置好gpu的可直接运行）gpu代码博主这一次运行代码，感受到了gpu跑程序的魅力： pytorch的cnn训练mnist数据集5次，cpu跑用了2分59秒，相同的程序相同的数据gpu跑用了19秒前言准备工作：博主将mnist数据集从官网下载到了电脑，然后用pytorch直接读取。（具体方法可参考博主文章传送门）直接上代码（可直接运行） import torch import torch.nn as nn im

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05-19

训练MNIST数据集的步骤通常如下： 1. 准备数据集：下载MNIST数据集并将其分为训练集和测试集。可以使用Python中的NumPy和Pandas库来加载和处理数据。 2. 数据预处理：对数据进行预处理，常见的包括归一化、标准化...