Tensorflow训练minist,到了一定迭代次数后,训练准确率骤减,有碰到过类似的情况的吗? [问题点数:50分]

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这个是TensorFlow官方文档中“MNIST机器学习入门”这部分的完整代码,并加入了部分注释。 原教程中详细地讲解了一下如何使用TensorFlow做一个最简单的模型来对MNIST数据集进行训练和预测。原文档地址在这里import tensorflow as tf#导入input_data用与自动下载和安装MNIST数据集 from tensorflow.examples.tutorials.
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http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html 上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识。在本篇笔记中,将使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络。 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集。在这个过程中,数据集会被下载并存储到名
TensorFlow入门之训练mnist数据集
import sys,os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) sess = tf.Interact
tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集
本文主要用TENSORFLOW通过使用VGG网络模型训练mnist数据集合。
Caffe下自己的数据训练和测试
在caffe提供的例程当中,例如mnist与cifar10中,数据集的准备均是通过调用代码自己完成的,而对于ImageNet1000类的数据库,对于高校实验室而言,常常面临电脑内存不足的尴尬境地。而对于应用者而言,用适合于自己条件的的数据集在caffe下训练及测试才是更重要的。所以我们有必要自己做数据库以及在caffe上训练及测试。 1,数据准备 在data中新建文件夹myself,我们截取了I
tensorflow训练网络时loss出现nan值,准确率为0的问题解决方法(尝试)
问题:在使用tensorflow训练网络的时候,发现每次一个batch训练时,它的loss都为nan,导致准确率都为0。nan是代表无穷大或者非数值,一般在一个数除以0时或者log(0)时会遇到无穷大,所以你就要想想是否你在计算损失函数的时候,你的网络输出为0,又计算log,从而导致出现nan。网上也有很多原因的解释,比如学习率过大,batch过大,或者本身数据就很脏等等原因,我尝试减小学习率,从...
用简单神经网络对mnist数据集进行训练以及预测并得出精度值
代码和相应的理解思路如下:#-*- coding:utf-8 _*- """ @author:bluesli @file: use_neural_network.py @time: 2018/06/24 """ ''' 数据层n*784(灰度图只有一个通道,所以是784) input_data(n*784)--->(w1,b1)(L1有256神经元)--->(w2,b2)...
mnist训练与测试自己手写数字
一、训练 1、从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载的数据集 这需要进行数据结构转化,转化为lmdb格式。 解压到caffe->data->mnist文件夹下,右键git bash here,输入如下命令:../../Build/x64/Release/convert_mnist_data train-images.idx3-ubyte train-lab
Tensorflow利用GPU训练注意事项
训练前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况,不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了,这是负责任的行为。之前在公司就遇到过训练了好久,结果一个新来的就把服务器挤跪了。。。 如果机器上面的GPU之间不能够通信,那就先设定一块要用的GPU吧,在终端上面输入命令export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0(数字是GPU的编号)。 用Tensorflow创建session的时候
Tensorflow如何保存、读取model (即利用训练好的模型测试新数据的准确度)
目标: cnn2d.py cnn2d_test.py 训练网络,并保存网络模型 读取网络,用测试集测试准确度 直接贴代码:(只贴了相关部分,浏览完整代码请到GitHub) 1. cnn2d.py import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import metrics print("### Proce...
我们是很有底线的