importosimportlraslrimporttensorflowastffrompyspark.sql.functionsimportstddevfromtensorflow.kerasimportdatasetsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#只打印error的信息(x,y),_=datasets.mnist.load_data()#x:[60k,28,28]#y:[60k]x=tf.convert_to_tensor(x,dtype=tf.float32)/255#使x的值从0~255降到0~1y=tf.convert_to_tenso
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1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
√mnist数据集：包含77万张黑底白字手写数字图片，其中055000张为训练集，5000张为验证集，100000张为测试集。每张图片大小为28*28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度784一维数组，将该数组作为神经网络输入特征喂入神经网络。例如：一张数字手写体图片变成长度为784的一维数组[0.0.0.0.0.2310.2350.459……0.2190.0.0.0.]输入神经网络。该图片对应的标签为[0.0.0.0.0.0.1
√mnist数据集：包含77万张黑底白字手写数字图片，其中055000张为训练集，5000张为验证集，100000张为测试集。每张图片大小为28*28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变为长度784一维数组，将该数组作为神经网络输入特征喂入神经网络。例如：一张数字手写体图片变成长度为784的一维数组[0.0.0.0.0.2310.2350.459……0.2190.0.0.0.]输入神经网络。该图片对应的标签为[0.0.0.0.0.0.1
