【Tensorflow】 写给初学者的深度学习教程之 MNIST 数字识别

最新推荐文章于 2021-09-16 08:44:34 发布
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#MNIST #CNN

该博客链接可能涉及MNIST数据集与卷积神经网络（CNN）的相关内容。MNIST是常用的手写数字识别数据集，CNN则是在图像识别等领域表现出色的神经网络模型，二者结合常用于图像识别任务。
深度学习——使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别
一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！
05-21 1734
深度学习的旅程既充满挑战也极具魅力，从理论到实践的每一步都是对未知的探索。本文仅是入门指南，真正的学习在于不断实践与创新。你是否在深度学习项目中遇到过特别有趣或棘手的问题？你认为哪些资源或技巧对初学者尤其有帮助？欢迎在评论区分享你的故事和见解，让我们共同推动AI技术的进步。欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。DTcode7的博客首页。
十分钟搞懂Pytorch如何读取MNIST数据集
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10-17 5万+
前言 本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程，以及一些思考和疑惑吧… 正文 在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时，文中是如此加载MNIST手写数字训练集的： train_dataset = datasets.MNIST(root='./MNIST',train=True,transform=data_tf,download=True) 解释一下参数 datasets.MNIST是Pytorch的内置函数torchvision.datasets.MNIST，通过这个可以导入数
【OpenCV基础】VS2015配置OpenCV运行环境
欢迎时常光顾我的干货超市，热衷于AIoT！！
06-06 1697
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【解决方案】TensorRT安装方法，及测试TensorRT中sample给出的mnist时，出现Could not find x.pgm错误解决方法
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08-18 1433
环境： ubuntu18.04 pycuda pil tensorflow-gpu=1.14.0 cuda=10.0 cudnn=7.6.5 python=3.6 1.安装 按照大佬给出的方法安装：https://blog.youkuaiyun.com/u011681952/article/details/105973996 需要注意的是，tensorRT的deb安装方式要求CUDA也是deb格式安装的，否则容易出错（很多安装CUDA采用的是runfile格式）。 因我采用的安装CUDA方式时runfile方式，故我选
按照TensorFlow官方文档导入MNIST数据集失败的解决
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mnist.rar_MNIST_Python 深度学习_python深度学习_tensorflow实现首先数字识别_手写数字识别
09-20
总结来说，这个项目旨在通过Python和TensorFlow，利用深度学习技术对手写数字进行识别，具体实施将涉及数据处理、模型构建、训练和评估等多个环节，核心代码都封装在“mnist.py”文件中。对于初学者，这是一个很好的...
tensorflow入门教程之mnist识别手写数字.rar
12-09
这个数据集常用于验证新的算法或作为初学者入门深度学习的起点。 首先，我们需要安装TensorFlow。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google Brain团队开发，用于构建和训练神经网络模型。你可以通过pip命令在...
深度学习图像识别实战：基于TensorFlow/Keras构建MNIST手写数字识别CNN模型
03-22
文中通过MNIST数据集这个常见的入门级数据集，演示了使用流行深度学习框架TensorFlow和编程语言Python搭建卷积神经网络(CNN)的全过程。同时，还包括如何优化模型性能的各种方法，最终给出一些实际应用场景的建议。 ...
python中加载数据失败_Python：加载MNIST数据时出错
weixin_34078749的博客
01-29 449
TimeoutErrorTraceback(most recent call last)in()1fromsklearn.datasetsimportfetch_mldata---->2mnist=fetch_mldata('MNIST original')~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\datasets\mldata.pyinfetch_mlda...
【整理我的第一个编程作业@吴恩达】-深度学习与神经网络-课后题1
莯顼姁的博客
09-23 416
这里写自定义目录标题学习算法的理论知识算法的主体部分1）辅助函数2）初始化参数3）前向传播和后向传播4）最优化--使用梯度下降方法来更新参数5.把所有的函数整合到一个模块中6.选择学习率7.用自己的图片测试一下 学习算法的理论知识 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 算法的主体部分 1）辅助函数 2）初始化参数 3）前向传播和后向传播 4）最优化–使用梯度下降方法来更新
【Ubuntu版】TensorRT安装教程（tar包方式）
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一、参考资料 TensorRT介绍、安装和测试 二、系统环境 系统：Ubuntu16.04 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650,4GB CUDA：11.0.207 cuDNN：8.0.5 显卡驱动：NVIDIA-SMI 470.63.01 TensorRT：7.1.3.4 python:3.7.3 conda：4.10.3 三、准备工作 TensorRT下载 TensorRT文档 TensorRT 7.1.3.4 TAR压缩包下载 TensorRT 7.1.3.4文档 TensorRT
2021-04-16
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04-16 2698
超详细windows10安装tensorrt7（环境cuda11.1+cudnn11+torch1.7） 一：下载TensorRT 注意一定要版本匹配，安装环境windows10+cuda11.1+cudnn11+torch1.7 关于windows10安装cuda11.1+cudnn11+torch1.7请参考我的博客https://blog.youkuaiyun.com/Douzaikongcheng/article/details/109945656 1.1官网下载 TensorRT 官网下载： htt
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Win7+CUDA9.0+TensorRT-5.0安装 1 下载对应TensorRT版本 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download 这里我们选择 TensorRT 5.0 GA For Windows 2 解压 TensorRT 3 配置环境变量 将TensorRT解压位置\lib 加入系统环境变量 将TensorRT解...
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
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