tensorflow mnist read_data_sets fails

最新推荐文章于 2025-09-11 21:03:21 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-11 21:03:21 发布 · 68 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/xiaochaoyxc/p/6226726.html

文章标签：

#python

本文解决了下载处理MNIST数据时出现的警告问题，通过在input_data.py文件中修改返回语句来避免未来可能发生的错误。

下载处理mnist数据时出现如下错误

VisibleDeprecationWarning: converting an array with ndim > 0 to an index will result in an error in the future

解决方法：

在input_data.py文件中return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt) 后添加[0]

return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0]

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaochaoyxc/p/6226726.html

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

weixin_30577801

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

神经网络_多层感知机MLP_以mnist为例(tensorflow和keras实现)

lyb3b3b的专栏

08-18

737

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_, labels=y)) optimizer1= tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cost) # Adam Optimizer优化器 from tensorflow.e...

ubuntu-kylin 16.04 LTS +VM12pro+py2.7+tensorflow0.8.0+mnist

三石

08-28

1274

Ubuntu TensorFlow

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

19_2_Training & Deploying TensorFlowModels_%%writefile UsageError_colab_文件名含有空格_No dashboard_gcp

Linli522362242的专栏

10-27

2310

Training Models Across Multiple Devices There are two main approaches to training a single model across multiple devices: model parallelism, where the model is split across the devices, and data parallelism, where the model is replicated across every...

TensorFlow 学习笔记

hedoubibi的博客

08-28

6817

TensorFlow学习笔记

TensorFlow上实践基于自编码的One Class Learning

weixin_30596343的博客

06-04

412

“我不知道什么是爱，但我知道什么是不爱”　 --One Class Learning的自白　一、单分类简介　　如果将分类算法进行划分，根据类别个数的不同可以分为单分类、二分类、多分类，常见的分类算法主要解决二分类和多分类问题，预测一封邮件是否是垃圾邮件是一个典型的二分类问题，手写体识别是一个典型的多分类问题，这些算法并不能很好的应用在单分类上，但单分类问题在工业界广泛存在，由于每个企业刻...

【Introduction to Artificial Intelligence and Data Analytics】（TBC）

m0_66706847的博客

09-13

860

Introduction to Artificial Intelligence and Data Analytics 笔记。

七月论文审稿GPT第2.5和第3版：分别微调GPT3.5、Llama2 13B以扩大对GPT4的优势

结构之法算法之道

02-04

5472

我司自去年7月份成立大模型项目团队以来，至今已有5个项目组，其中所有项目均为会对外上线发布的商用项目，而论文审稿GPT至今在过去的半年已经迭代两个版本，其中第二版的效果甚至超过了GPT4(详见《)，为了持续累积与原始GPT4的优势，我们如今正在迭代第2.5版本：包括对GPT3.5 turbo 16K的微调以及llama2 13B的微调，本文也因此而成。

深度学习图像分类_深度学习时代您应该阅读的10篇文章了解图像分类

weixin_26752765的博客

09-13

1119

深度学习图像分类前言 (Foreword) Computer vision is a subject to convert images and videos into machine-understandable signals. With these signals, programmers can further control the behavior of the machine b...

CHAPTER 3 Improving the way neural networks learn

slamer的专栏

04-20

2549

When a golf player is first learning to play golf, they usually spendmost of their time developing a basic swing. Only gradually do theydevelop other shots, learning to chip, draw and fade the ball,bu

tensorflow_mnist_cnn.zip_MNIST_tensorflow

09-15

标题中的"tensorflow_mnist_cnn.zip_MNIST_tensorflow"表明这是一个使用TensorFlow框架实现的卷积神经网络（CNN）模型，用于识别MNIST数据集的手写数字。MNIST是机器学习领域的一个经典数据集，包含60,000个训练样本...

jxq0816_tensorflow-mnist_42500_1755078801577.zip

08-16

文件标题中包含了“jxq0816_tensorflow-mnist_42500_1755078801577.zip”，这表明压缩包可能与TensorFlow和MNIST数据集有关。MNIST是一个包含手写数字的大型数据库，通常用于训练各种图像处理系统，特别是用于机器...

MNIST_TRAIN.rar_MNIST_fasteneduml_tensorflow实现MNIST训练_train

09-15

标题中的“MNIST_TRAIN.rar_MNIST_fasteneduml_tensorflow实现MNIST训练_train”表明这是一个关于使用TensorFlow框架实现MNIST手写数字识别训练的项目。MNIST是机器学习领域的一个经典数据集，用于测试和展示各种...

mnist.rar_DEMO_MNIST_mnist tensorflow_tensorflow

09-21

4. `MNIST_data`：这可能是一个目录，其中包含了MNIST数据集的本地副本，包括训练和测试图像以及对应的标签文件。现在，让我们深入探讨一下使用TensorFlow和MNIST进行手写数字识别的基本流程： 1. **数据加载**：...

CNN_MNIST.rar_CNN mnist_MNIST CNN_MNIST 数据集_tensorflow cnn_卷积 m

09-24

本教程将深入探讨如何使用TensorFlow来实现一个针对MNIST手写数字识别的CNN模型。 MNIST数据集是机器学习领域的一个经典基准，它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每张图片都是28x28像素的灰度图像，表示0...

Python的f格式

最新发布

lmf666的博客

09-11

528

你的语句print(f"已发送请求: {a} + {b}")可以通俗地理解为：“打印一句话。这句话的内容是‘已发送请求: ’，然后紧接着把变量a的值放这里，再放一个加号 ‘+’，再然后把变量b的值放这里。这种的格式是当今 Python 世界最主流、最推荐的字符串格式化方式，因为它写起来最自然，读起来最清晰。希望你以后多多使用它！

CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试

eeeeebv的博客

09-08

1253

GPU（图形处理器）从最初专用于图形渲染发展为兼具图形处理和通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于游戏、AI、科学计算等领域。与CPU不同，GPU拥有数千个轻量级计算核心，擅长海量数据并行处理。主流厂商包括NVIDIA和AMD，市场呈现双寡头格局。在虚拟机中安装显卡驱动需区分虚拟显卡和物理显卡直通两种场景，后者能发挥真实性能但安装复杂。CentOS和Ubuntu系统安装显卡驱动需先禁用开源驱动并安装必要依赖包，再执行厂商驱动安装程序。最后可通过压力测试验证GPU性能表现。

知识图谱——图数据库与项目构建

renjt01的博客

09-10

327

知识图谱——图数据库与项目构建一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建

Python爬虫实战：研究GUI 可视化界面，构建电商数据采集和分析系统

ylfhpy的博客

09-11

166

本文设计并实现了一个基于 Python 的爬虫数据分析系统，该系统整合了网络爬虫、数据处理、数据分析和数据可视化功能，通过直观的 GUI 界面为用户提供了从数据获取到分析决策的一站式解决方案。切换到 "数据可视化" 标签页，选择 "柱状图"，X 轴选择 "category"，Y 轴选择 "price"，点击 "绘制图表"，可以看到不同类别商品的价格对比。可视化模块实现了多种常见图表的绘制功能，包括折线图、柱状图、散点图、直方图、饼图和相关性热力图等，并支持图表的交互操作和保存功能。

【Python】数据容器通用操作完全指南

Hy_g_g_e_的博客

09-10

532

Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。

mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)

07-13

mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True) ``` 这样，MNIST 数据集就被成功地读取到了名为 `mnist` 的对象中，我们可以使用它来获取训练集、验证集和测试集的数据和标签。例如，`mnist...