MultiLSTM预测Mnist

最新推荐文章于 2024-11-14 15:09:50 发布

原创

最新推荐文章于 2024-11-14 15:09:50 发布 · 986 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文使用TensorFlow实现了一个基于MultiLSTM的模型，用于预测MNIST数据集的手写数字。通过动态RNN搭建LSTM网络，设置LSTM层数、隐藏单元数等参数，并使用Adam优化器进行训练。最终模型在测试集上进行预测并展示结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#!/usr/bin/python3
# -*-coding:utf-8 -*-
# @Time   :2018/3/14 
# @Author :machuanbin

"""
tensorflow :1.3.0
pandas:    0.19.2

"""
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.contrib import rnn
import numpy as np

config=tf.ConfigProto()
# config.gup_options.allow_growth=True
sess=tf.Session(config=config)


current_dir = os.path.abspath('.\MNIST_data')

mnist=input_data.read_data_sets(current_dir,one_hot=True)

# print(mnist.train.images.shape)
lr=1e-3

#在训练和测试的时候，我们想用不同的batch_size所以采用占位符

batch_size=tf.placeholder(tf.int32,[])
keep_prob=tf.placeholder(tf.float32,[])

# 每个时刻的输入特征是28维的，就是每个时刻输入一行，一行有 28 个像素
input_size=28
# 时序持续长度为28，即每做一次预测，需要先输入