Kaggle学习之路(三) —— Digit Recognizer之构建Tensorflow图

最新推荐文章于 2025-09-23 11:23:48 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-23 11:23:48 发布 · 1.8k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #Tensorflow #深度学习

本文介绍如何使用Tensorflow构建CNN模型解决MNIST手写数字识别问题，包括卷积、池化、全连接层及Dropout技术，帮助理解Tensorflow的工作原理。

-本篇主要说明Digit Recognizer的分析，代码我已经写了详细的注释，如果你感兴趣，请移步：https://github.com/Skyamz/Data_Recognizer

一、一些先验问题

什么是Tensorflow？

  Tensorflow可以理解为一个数据流的系统。前端构造一个Tensorflow图，后端在session中执行这个图的

最低0.47元/天 解锁文章
Digit Recongnizer-数据集
03-29
字体识别
Kaggle比赛——Digit Recognizer——Part 1（Pytorch 数据集的建立）
AI_Beginner
08-31 1681
       首先从Kaggle官网下载数据集https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data里面包含三个CSV文档。train.csv是带标签的数据，用于训练和调参，test.csv是无标签的数据，在提交测试文档的时候才需要用到。         这里，我先把train里面的数据又随机划分为两个表，一个用于训练一个用于交叉验证，代码很简单，主要是pa...
DigitRecongnizer_CNN_DeepLearning
专栏
10-10 665
import numpy as np import pandas as pd %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cmfrom lasagne.layers import Conv2DLayer from lasagne.layers import MaxPool2DLayer fr
一个文章带你学习tensorflow！！！
最新发布
2503_92513364的博客
09-23 1014
打开终端（Windows 用 cmd 或 PowerShell，macOS 用终端），输入以下命令安装 pip（Python 包管理工具）和虚拟环境（可选但推荐，避免环境冲突）：​。理论不如实践，我们用经典的 MNIST 手写数字数据集（包含 0-9 的手写数字图片），搭建一个简单的神经网络，感受 TensorFlow 的核心用法。print(f"预测结果：{tf.argmax(predictions[0]).numpy()}") # 输出概率最高的类别​。工欲善其事，必先利其器。
用TensorFlow做Kaggle“手写识别”达到98%准确率-详解
leadai的博客
10-29 1669
（点击“阅读原文”即可进入查看课程表） 刘颖，某互联网创业公司COO，技术出身，做产品里最懂运营的。      这是一个TensorFlow的系列文章，本文是第三篇，在这个系列中，你讲了解到机器学习的一些基本概念、TensorFlow的使用，并能实际完成手写数字识别、图像分类、风格迁移等实战项目。     文章将尽量用平实的语言描述、少用公式、多用代码截图，总之这
Kaggle入门 (Titanic TensorFlow Softmax)
陈海峰的博客
06-12 4369
Kaggle用简单一句话来概括是一个全球数据科学家分享、交流的平台，现在已经被Google收购了。 作为机器学习、数据分析、数据挖掘方面的专业人员或爱好者，可以在上面学习到很多先进的方法和经验。 本文介绍一下如何参与Kaggle平台，如何参加一个比赛，如何提交自己的算法并看到排行榜的排名情况。 首先，注册一个自己的账号。注册过程中由于用到了Google的验证码服务，而这个服务国内是被墙的，所
cafar10 | kaggle | tensorflow
jingtaohuang的博客
08-14 400
cafar10 | kaggle | tensorflow导包数据读入DataFrame数据读入 导包 import sklearn import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import os import sys import time from tensorflo
kaggle——Digit Recognizer MNIST手写数字识别（CNN版）
weixin_56184890的博客
05-05 1384
1） 目标 任务网址：kaggle_Digit Recognizer 任务回顾：识别数字。 上次采用KNN实现，最终准确率为0.97，受限于算法已经比较难以提升。 本次采用CNN实现，开始使用pytorch。 PyTorch主要优势： 1、调用GPU多线程张量运算。 2、深度神经网络自动求导。 2）流程思路 本次思路采用CNN实现，使用pytorch。 参考LE-NET5模型： 代码版本如下： #LENET-5 #nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, stride=1, p
Kaggle学习之路(二) —— Digit Recognizer之问题分析
memoryjdch的博客
07-17 2245
本文章属于原创，若要转载请注明出处。 Digit Recognizer是数字手写体识别。Kirill Kliavin基于TensorFlow 框架与深度学习算法，给出了准确率高达0.99的解决方法，值得我们学习。 先决条件：需要有一定python基础，一些线性代数的理论基础，尤其是对于矩阵的处理。需要搞明白灰度图像是如何在电脑中用矩阵存储的。需要用到机器学习的原理，推荐看Andr
Kaggle竞赛题目之——Digit Recognizer
三分地
01-16 5863
Classify handwritten digits using the famous MNIST data This competition is the first in a series of tutorial competitions designed to introduce people to Machine Learning. The goal in this comp
TensorFlow实现kaggle数据集图像分类Ⅱ——tfrecord数据格式制作，展示，与训练一体综合
DeepHao'Blog
04-08 1498
文章目录开篇说明特别鸣谢环境需求与数据集准备一、数据集获取1.获取方式一1.获取方式二二 jupyter 环境编写数据预处理与 tfrecord 生成与可视化一、数据尺寸统一化二、模块导入三、制作 tfrecord1.制作 CSV 文件2.CSV 文件可视化4.tfrecord 文件生成5、tfrecord 可视化开始训练一、构建网络二、定义损失函数，准确率等三、开始训练四、训练可视化开始验证一、...
Titanic 泰坦尼克号预测-Tensorflow 方法-【Kaggle 比赛】
我的一些代码。。。
08-18 2372
本文介绍Kaggle入门比赛Titanic泰坦尼克号幸存预测的解题思路，使用的是神经网络和Tensorflow框架。提交代码附在本文的最后部分。 基本思路为: 1.导入数据集 2.对数据预处理 3.训练 4.预测并输出结果............
Tensorflow实现kaggle猫狗识别（循序渐进进行网络设计）
张蔡辉
12-04 4641
这篇是tensorflow版本，pytorch版本会在下一篇博客给出 友情提示：尽量上GPU,博主CPU上跑一个VGG16花了一下午。。。 Tensorflow实现kaggle猫狗识别数据集获取数据准备网络设计1.简单的CNN1）网络结构3）完整代码：4）结果展示2.数据增强后的CNN1）数据增强(data augmentation)2）小tip3）完整代码4）结果展示3.使用预训练的卷积神经网1）基于VGG16搭建CNN2）一些注意点3）完整代码4）结构展示 数据集获取 网盘下载 链接：https://
kaggle入门Digit Recognizer
lyy的博客
10-11 534
用的是卷积神经网络CNN，正常的卷积大家应该都有所了解，这里为了提高准确率，针对这个提目加了数据强化的操作，提交kaggle准确率从原来的98.957%达到了99.285% 下面是我的具体代码流程： 引入数据： import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas...
Kaggle tensorflow2.0 解决手写数字体识别问题
sakurasakura1996的博客
11-17 1420
Kaggle tensorflow2.0 解决手写数字体识别问题 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras import layers import csv # 正好用tensorflow练手重写一下kaggle上面的手写数字识别 # 1...
以kaggle为平台，基于tensorflow2.3.0进行猫狗识别
wchwdog13的博客
11-20 1695
为什么我在kaggle平台上编写猫狗识别程序，一是因为我的个人电脑没有GPU，kaggle平台提供了GPU，使用GPU可以大大提高训练的效率；二是kaggle平台上提供了猫狗数据集。 1、部署kaggle开发环境，这部分不再描述，下面是我的设置情况。 2、在kaggle平台上安装GPU版本的tensorflow2.3.0 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 3、导入需要的包 import tensorflow as tf from tensorflow im
TensorFlow2.0入门到进阶系列——5.3_TensorFlow—kaggle实战
Xiaobai_rabbit0的博客
05-13 880
5.2_TensorFlow—kaggle实战1、kaggle实战1.1、使用数据增强 1、kaggle实战 利用kaggle进行训练 登陆kaggle官网 找到10-monkey-species数据集 新建notebook编写代码 1.1、使用数据增强 加载库 %matplotlib inline import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas a
Kaggle入门第二天之tensorflow解决MNIST手写数字识别问题
轻舟已过万重山的博客
03-05 579
目录前言数据集描述方法结论 前言 先不说别的，把今天参加digit-recognizer练习比赛的五次成绩放在这里留个纪念。第一次用tensorflow，很多基础概念也不是很了解，纯粹靠keras的API接口做出了神经网络并进行了一系列调整，还是学到了不少，写在这里并且分享给和我一样的真萌新一些经验吧。 数据集描述 作为计算机视觉机器学习领域的"Hello world",MNIST手写数字识别数据集想必大家都听说过。每个手写数字图片具有28像素的宽度和28像素的高度，总共有784个像素，每个像素都由一个在
Kaggle——Deep Learning(使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络)
Xiao_Ya__的博客
06-06 784
Kaggle——Deep Learning(使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络)
掌握数字识别：Kaggle Digit Recognizer数据集解析
在“Digit Recognizer”项目中，训练集是一个包含了大量手写数字图片及其对应的标签（即实际的数字）的数据集。这些数据通常被组织成表格形式，每行代表一个训练样本，其中包括： 1. **图像数据**：通常以像素值的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值