开源标准数据集 —— mnist(手写字符识别)
下载地址:mnist.pkl.gz
使用 python 读取和解析 mnist.pkl.gz
import pickle
import gzipdef load_data():with gzip.open('./mnist.pkl.gz') as fp:training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp)return training_data, valid_data, test_data
可以看出,mnist.pkl.gz 分为训练集,校验集和测试集:
>> training_data, valid_data, test_data = load_data()
# training_data, valid_data, test_data 均是二元 tuple
# tuple of ndarray:feature and label
>> len(training_data[0])
50000
>> len(valid_data[0])
10000
>> len(test_data[0])
10000>> len(training_data[0][0])
784
# 784 = 28*28
使用 PIL 中的图像相关 api,我们可对其中的图像显示出来:
from PIL import Image
I = training_data[0][0]
I.resize((28, 28))
im = Image.fromarray((I*256).astype('uint8'))
im.show()
我们也可使用 数据集可视化——tile(”贴砖”) 对数据做更充分的展示。
开源标准数据集 —— mnist(手写字符识别)相关推荐
- PyTorch使用快速梯度符号攻击(FGSM)实现对抗性样本生成(附源码和数据集MNIST手写数字)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信~~~ 一.威胁模型 对抗性机器学习,意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异,接下来我们通过一个图像分类器上的示例来进行讲解, ...
- 使用mllib完成mnist手写识别任务
使用mllib完成mnist手写识别任务 小提示,通过restart命令重启已经退出了的容器 sudo docker restart <contain id> 完成识别任务准备工作 从以下 ...
- 2.2 Mnist手写数据集
2.2 Mnist手写数据集 全连接网络:网络层的每一个结点都与上一层的所有结点相连. 多隐层全连接神经网络: 代码如下: 1. 导入必要的模块 import numpy as np import p ...
- 基于TensorFlow深度学习框架,运用python搭建LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集,设计一个手写数字识别软件。
本软件是基于TensorFlow深度学习框架,运用LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集所设计的手写数字识别软件. 具体实现如下: 1.读入数据:运用TensorFlow深度学习 ...
- 1、基于Keras、Mnist手写数字识别数据集构建全连接(FC)神经网络训练模型
文章目录 前言 一.MNIST数据集是什么? 二.构建神经网络训练模型 1.导入库 2.载入数据 3.数据处理 4.创建模型 5.编译模型 6.训练模型 7.评估模型 三.总代码 前言 提示: 1.本 ...
- matlab 对mnist手写数字数据集进行判决分析_Python神经网络编程:手写数字的数据集MNIST...
识别人的笔迹这个问题相对复杂,也非常模糊,因此这是一种检验人工智能的理想挑战.这不像进行大量数字相乘那样明确清晰. 让计算机准确区分图像中包含的内容,有时也称之为图像识别问题.科学家对这个问题进行了几 ...
- MNIST数据集实现手写数字识别(基于tensorflow)
------------先看看别人的博客--------------------- Tensorflow 实现 MNIST 手写数字识别 用这个的代码跑通了 使用Tensorflow和 ...
- TF之LSTM:利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类
TF之LSTM:利用多层LSTM算法对MNIST手写数字识别数据集进行多分类 目录 设计思路 实现代码 设计思路 更新-- 实现代码 # -*- coding:utf-8 -*- import ten ...
- DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 下边两张 ...
最新文章
- 详解Spring中Bean的自动装配~
- Struts2_概述
- learnByWork
- SAP SD销售收入科目确定VKOA
- python离线安装flask_Linux下离线安装Flask + gunicorn服务详细步骤
- redhat5.4 安装mysql_Linux redhat 5.4上安装MYDNS
- 矩阵的Cholesky分解
- Spring4.x(12)--SpringEL-HelloWorld
- Java String startsWith()方法
- Hadoop 入门教程(超详细)
- ResNet网络结构详解(Tensorflow2.6.0实现网络结构)
- 公众号第三方平台开发 教程三 微信公众号授权第三方平台
- 【Power BI】分析仪在餐饮业中的应用
- linux中ln -s 命令详解
- 如何用photoshop输出html网页(转)
- 关于在线评论有用性的论文研读笔记---51-60篇
- TCP协议的粘包问题
- 游戏数据逆向分析系列课程之封包和线程发包
- 一台电脑上idea+webstorm使用nginx配置前后端分离
- 用命令行去除音频文件的背景噪声