TensorFlow教程（一）MNIST手写体数字识别

最新推荐文章于 2025-09-07 19:29:44 发布
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#人工智能 #python

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    搭建好TensorFlow环境后，还没正式跑过一个案例，因此找到该篇实例，讲解清晰，随后具体学习代码；

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TensorFlow | 实现mnist手写数字识别
weixin_52390875的博客
10-15 1731
这段代码构建了一个典型的卷积神经网络，适合处理图像数据，通过卷积层和池化层提取特征，最终通过全连接层进行分类。使用ReLU激活函数可以加快训练速度，同时保持较好的泛化能力。通过调用，设置了模型训练时的基本参数。这些配置将直接影响模型的训练效果和收敛速度。选择合适的优化器、损失函数和评估指标是成功训练深度学习模型的重要步骤。确保这些配置适合具体任务的特点，能够提升模型的性能通过调用方法，开始了模型的训练过程。
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 1653
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。
用tensorflow实现MNIST（手写数字识别）
子非鱼的博客
06-01 721
自动下载和导入MNIST数据集 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with
Tensorflow下的Mnist手写数字识别
weixin_33928137的博客
01-07 90
事先准备：在tensorflow官方文档网页上下载input_data.py，下载不了的话去网上查找，input_data.py用于下载和提取mnist数据 一、代码及注释#下载mnist数据到当前路径下的MNIST_data文件夹中，同时进行提取 import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=...
TensorFlow Mnist识别手写数字（一）
miracle
01-07 280
写在最前面： 本文是基于TensorFlow官网等一系列的教程理解而来的。主要是实现的是利用交叉熵进行计算手写数字分类，然后使用梯度下降进行优化训练。 一： tf 构建的模型图如下： 二、正确率： 经过1000次的训练，每次训练的数据为100，最后的正确率为;92.07%，加大训练次数和训练的数据能够提高到 98% 以上。 三、具体的代码如下所示： # -*-coding:UTF-8 -...
tensorflow实现手写数字识别
taylar1357的博客
08-18 194
代码详见:https://github.com/create-info/ML_DL_resources/blob/master/algorithon/dist_recognization.py
tensorflow实现手写数字识别（CNN）
pwtd_huran的博客
05-09 457
from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True...
基于TensorFlow的分布式MNIST手写字体识别实例新版源码+说明.zip
02-18
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，...基于TensorFlow的分布式MNIST手写字体识别实例新版源码+说明.zip
tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集
12-17
本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow....
基于TensorFlow实现MNIST手写体数字识别
阿尔卑斯LOVE
04-24 998
1. 背景描述 1.1 数据源介绍 数据源说明：60000训练集 + 10000测试集 图中的每个数字都是[28,28]的二阶数组表示，每个位点上的值是颜色的深度[0-255] ~ [白色-黑色]。根据规范化处理，我们后面会将灰度值缩放到[0,1]。 使用程序获取数据 from keras.datasets import mnist # 注意keras的默认路径是~/.keras/dataset...
tensorflow学习之识别单张图片的实现（python手写数字）
Eddy的博客
06-06 3万+
假设我们已经安装好了tensorflow。 一般在安装好tensorflow后，都会跑它的demo，而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集。 然而我们仅仅是跑了它的demo而已，可能很多人会有和我一样的想法，如果拿来一张数字图片，如何应用我们训练的网络模型来识别出来，下面我们就以mnist的demo来实现它。 1.训练模型 首先我们要训练好模型，并且把模型mo
基于CNN的MNIST手写体识别代码
luckyboy101的专栏
10-19 505
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shap...
TensorFlow 教程 - 深入MNIST完整代码
云笔记，记录工作学习中遇到的问题，希望对你有帮助
12-21 2万+
这个是TensorFlow官方教程《深入MNIST》中的完整代码。完整教程在这里。 代码注释是本人结合教程和自己的理解加的，如有错误请指正。# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import inpu
TensorFlow程序-MNIST数字识别
陌上羽
05-02 506
该程序包括三个部分，第一个是mnist_inference.py，在该程序中定义了前向传播过程和神经网络中的参数。第二个是mnist_train.py，它定义了神经网络的训练过程，并且将模型持久化，保存的是训练完成后的最终模型；第三个是mnist_eval.py，它定义了测试过程，在该程序中用的是训练完成后的最终模型，对验证数据和测试数据进行测试。mnist_inference.py中程序如下：i...
学习TensorFlow手写数字识别（Softmax）
Lee_01的博客
05-17 551
环境： window10 pycharm tensorflow 1.13.1 python 3.7.1 数据集：MNIST，0~9的28×28像素的灰度手写数字图片（训练集和测试集，图片和标签共4个压缩文件） tensorflow官方提供了input_data.py文件自动下载导入数据集，所以可以不用下载，如果下载出现问题，可以自己下载，并放到MNIST_data目录下，不用解压。下...
MNIST 手写数字识别（一）
热门推荐
MirrorN的博客
11-07 8万+
MNIST 手写数字识别模型建立与优化 本篇的主要内容有： TensorFlow 处理MNIST数据集的基本操作 建立一个基础的识别模型 介绍 SoftmaxSoftmaxSoftmax回归以及交叉熵等 MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集（基本可以算是“Hello World”级别的了吧），我们要了解的情况是，对于每张图片，存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵，但是我们在导入数据进...
机器学习Tensorflow基于MNIST数据集识别自己的手写数字（读取和测试自己的模型）
qq_38269418的博客
01-06 7万+
废话不多说，先上效果图 整体来看，效果是非常不错的，模型的训练，参照官方代码mnist_deep.py，准确率是高达99.2% 那么，我是怎么实现的呢？ 一.读懂卷积神经网络代码（至少得把程序跑通） 首先参照Tensorflow中文社区教程传送门： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html 能在自己的
mnist手写数字识别（全连接）+模型保存与调用
haodawei123的博客
03-04 1960
1、mnist 手写数字识别模型训练 1.1 训练数据shape处理 x_train的形状是（60000，28，28）改为（60000，784） x_train.reshape((60000，-1)) reshape(元组)，reshape里面要放个元组，两个括号 1.2 np_utils.to_categorical(y_train,num_classes=10)解释 将y_train,有1个数...
[TKDE 2023] A Review on Deep Neural Networks for ICD Coding
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Sherlily的博客
09-07 2000
计算机-人工智能-ICD编码机器学习深度学习综述
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