这个问题在这里已经有了答案:TensorFlow-ShowimagefromMNISTDataSet(6个答案)关闭4年前。我正在使用tensorflow导入一些MNIST输入数据。我遵循了本教程...https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners我正在导入它们......fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)我希望能够显示训练集中的任何图
我正在尝试通过使用NN和CNN对我自己和几个friend写的手写数字进行分类。为了训练NN，使用了MNIST数据集。问题是用MNIST数据集训练的NN在我的数据集上没有给出令人满意的测试结果。我在Python和MATLAB上使用了一些具有不同设置的库，如下所列。在Python上我使用了thiscode有设置；3层NN，输入数量=784，隐藏神经元数量=30，输出数量=10代价函数=交叉熵时期数=30批量大小=10学习率=0.5使用MNIST训练集进行训练，测试结果如下:MNIST测试结果=96%在我自己的数据集上的测试结果=80%在MATLAB上我使用了deeplearningtool
阅读theTensorflowMNISTtutorial,我偶然发现了这条线x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])28,28来自width,height，1来自channel数。但为什么是-1？我想这与小批量训练有关，但我想知道为什么-1而不是1(这似乎在numpy中给出了相同的结果)。(可能相关:为什么numpy的reshape对-1、-2和1给出相同的结果)？ 最佳答案 -1表示推断该维度的长度。这是基于ndarray或Tensor中的元素数量在reshape时必须保持不变的约束来完成的。在本教程中
我正在尝试使用python中的Theano库对深度信念网络进行一些实验。我使用这个地址中的代码:DBNfullcode.此代码使用MNISTHandwrittendatabase.该文件已经是pickle格式。它未被选中:训练集有效集测试集进一步未pickle的是:train_set_x,train_set_y=train_setvalid_set_x,valid_set_y=valid_settest_set_x,test_set_y=test_set有人可以给我构建此数据集的代码以便创建我自己的吗？我使用的DBN示例需要这种格式的数据，但我不知道该怎么做。如果有人对如何解决此问题有
我有MNIST数据集，我正在尝试使用pyplot将其可视化。数据集采用cvs格式，其中每一行是一张784像素的图像。我想在pyplot或opencv中以28*28图像格式将其可视化。我正在尝试直接使用:plt.imshow(X[2:],cmap=plt.cm.gray_r,interpolation="nearest")但它不起作用？关于我应该如何处理这个问题的任何想法。 最佳答案 假设您有一个这种格式的CSV文件，这是MNIST数据集可用的格式label,pixel_1_1,pixel_1_2,...以下是如何使用Python使用
我正在尝试编写一个脚本，允许我绘制数字图像，然后使用在MNIST上训练的模型确定它是什么数字。这是我的代码:importrandomimportimagefromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportscipy.ndimagemnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])W=tf.Variabl
用于数据加载和处理的pytorch教程非常具体到一个示例，有人可以帮助我了解更通用的简单图像加载函数应该是什么样子吗？教程:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html我的数据:我在以下文件夹结构中有jpg格式的MINST数据集。(我知道我可以只使用数据集类，但这纯粹是为了了解如何在没有csv或复杂功能的情况下将简单图像加载到pytorch中)。文件夹名称是标签，图像是28x28png的灰度图像，不需要转换。datatrain03.png5.png13.png23.png...13.png10.png1
灵感来自thisarticle，我正在尝试构建一个条件GAN，它将使用LSTM生成MNIST数字。我希望我使用的架构与下图相同(鉴别器中的双向RNN除外，取自thispaper):当我运行这个模型时，我得到了非常奇怪的结果。这张图片显示了我的模型在每个纪元之后生成数字3。它应该看起来更像this.真的很糟糕。我的鉴别器网络的损失非常快地减少到接近于零。但是，我的生成器网络的损失围绕某个固定点振荡(可能发散缓慢)。我真的不知道发生了什么。这是我的代码中最重要的部分(完整代码here):timesteps=28X_dim=28Z_dim=100y_dim=10X=tf.placeholde
我能够很好地运行DeepMNISTExample，但是在运行fully_connected_feed.py时，出现以下错误:File"fully_connected_feed.py",line19,infromtensorflow.g3doc.tutorials.mnistimportinput_dataImportError:Nomodulenamedg3doc.tutorials.mnist我是Python新手，所以也可能只是一般设置问题。 最佳答案 这是一个Python路径问题。假设目录tensorflow/g3doc/tut
FPGA教程目录MATLAB教程目录----------------------------------------目录1.软件版本2.CNN卷积神经网络的原理2.1mnist手写数字数据库简介
