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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黄花 2018年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2014年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2014年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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tensorflow下mnist实例,关于迭代次数及随机取数据集大小问题
在官方文档中,采用的是1000次迭代,每次随机选取100个数据集进行<em>训练</em>。 最后的精确值为91%左右。提高<em>迭代次数</em>到10000次,随机选取任是100个时,精确值为92%左右。可以理解,毕竟多次迭代。然而当迭代为10000次,每次1000个数据集时,精确度仅有9.8%,相当于等概率随机猜。正常来说应该会提高精确度,然而不是。原因是: 随机梯度最后不收敛导致的。 官方文档中采用交叉熵来计算los
Tensorflow的迭代次数到底应该设为多少?
用Tensorflow设计神经网络需要固定一个<em>迭代次数</em>,比如做minst数据集<em>迭代次数</em>可以设置为20000,但问题是为什么不能设置为30000或者20万? 在《学习率对神经网络的影响-乙烷,乙烯,乙炔的分子模型试验数据对比》中得<em>到了</em>一个公式 Y是输出比如0.5081 X就是<em>迭代次数</em> 如果把学习率加到这个方式里面 Y=(-k*ln(x*r2/r1))+b K,b都是常数可以由已知数值代出...
Tensorflow在一定迭代次数后停止对某个参数的训练
我的需求是:网络中有很多参数需要<em>训练</em>,其中有一个参数 A 比较特殊,我希望前 100 个 iteration 过程中所有参数同步进行<em>训练</em>,在 100 个 iteration 之后,停止对 A 的更新,即将 A 的值固定,继续<em>训练</em>其他参数。 为了实现这个需求,我用的方法包含以下两部分内容。 1. 网络中设置多个优化器 参考自 StackOverflow 中的一个回答 https://stack...
tensorflow 滑动平均模型
import <em>tensorflow</em> as tf v1 = tf.Variable(0, dtype = tf.float32)#定义变量用来计算滑动平均,初始化为0,shadow_variable = 0 step = tf.Variable(0, trainable = False)#定义滑动平均的step,初始化为0 #定义滑动平均的类,初始化时给定衰减率0.99,step为0 ema =
tensorflow学习(4):损失函数+优化方法
一、损失函数 提起损失函数,大概最常用的就是交叉熵和均方误差了。 1.交叉熵损失函数:针对分类问题 假设某个样例的正确答案是(1,0,0),预测值是[0.5,0.4,0.1] 那么其交叉熵为H((1,0,0),(0.5,0.4,0.1))=-(1log0.5+0log0.4+0*log0.1)=0.3 所以,在代码实现时如下:假设label为y,预测值为y’,则交叉熵为 cross_entrop...
opencv-python ANN 神经网络训练 minist 数据集, 训练后Predict的返回值总是 nan 空矩阵,劳烦大神看看哪里出了问题
import os import struct import numpy as np import cv2 def load_mnist(path, kind='train'): """Load M
基于tensroflow的线性回归(2):训练迭代求解(python)
这次使用Scikit Learn 的内建iris数据集,数据点(x值代表花瓣宽度,y值代表花瓣长度),然后找到它们的最优直线。使用到不同的损失函数来对比其影响。首先使用L1正则损失函数:L1 = tf.reduce_mean(tf.abs(y_data-model_output))代码如下:# cost fuction 为L1正则损失函数 import matplotlib.pyplot as p...
[机器学习实验4]正则化(引入惩罚因子)
数据下载链接: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/courses/MachineLearning/exercises/ex5materials/ex5Data.zip 本次实验的主要目的是了解引入的正则化参数对拟合效果的影响,通过调整该参数来解决过拟合和欠拟合的问题。线性回归中引入正则化参数。 x再线性回归的实践中是一维的,如果是更高维度
跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的训练
跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的<em>训练</em>本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: 实验环境 实验Case介绍 代码及实现结果 两个小问题 优质资源分享 实验环境一直对MachineLearning感兴趣,也从网上找了一些资料,学了一些基本理论,不过对于ML的把握还是比较抽象,最近特别想找点儿case来实践一发。 最先找到的是wph
tensorflow保持每次训练结果一致
在用<em>tensorflow</em>构建神经网络的时候,有很多随机的因素,比如参数的随机初始化: 正态分布随机变量tf.random_normal([m,n]),均匀分布的随机变量tf.random_uniform([m,n]),还有在从tfrecord读取数据时,也会随机打乱数据。 那么由于这些随机的操作,即使是在输入数据完全一样的<em>情况</em>下,每次<em>训练</em>的结果也不一样,那么如果想要使得每次<em>训练</em>的结果一致,应该怎...
TensorFlow官方文档疑问: 在达到最大训练迭代数的时候如何清理关闭线程?
疑问: 在达到最大<em>训练</em>迭代数的时候如何清理关闭线程?想象一下,你有一个模型并且设置了最大<em>训练</em>迭代数。这意味着,生成文件的那个线程将只会在产生OutOfRange错误之前运行许多次。该QueueRunner会捕获该错误,并且关闭文件名的队列,最后退出线程。关闭队列做了两件事情:艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户如果还试着对文件名队列执行入队操作时将发生错误。任...
Tensorflow的MNIST进阶,准确率提升情况,最终训练一万次,准确率达到99.28%,可以说比官方的效果还要好
<em>训练</em>1000次,准确度约97%,耗时30分钟。(使用cpu版本<em>tensorflow</em>-1.2.1) import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("./mnist_data/",one_hot=True) x =...
Tensorflow—继续优化,使MNIST准确率98%以上
代码:import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 #当前路径 mnist = input_data.read_data_sets(&quot;MNISt_data&quot;, one_hot=True)运行结果:Extracting MNISt_data/train-image...
TensorFlow 深度学习框架(5)-- 神经网络优化算法(梯度下降、学习率设置、正则化、滑动平均模型)
(1)梯度下降模型 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法,从而使得神经网络模型在<em>训练</em>数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是<em>训练</em>神经网络的核心算法,它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值,从而使神经网络的模型在<em>训练</em>数据集上的损失函数达到一个较小值。 假设用θ表示神经网络中的参数,J(θ)表示在给定的参数取值下,<em>训练</em>...
Tensorflow计算正确率、精确率、召回率、虚警率和漏检率
目录 1.二分类评价标准介绍 2. Tensorflow实现代码 1.二分类评价标准介绍 在进行二分类后需要对分类结果进行评价,评价的标准除了常用的正确率之外还有召回率精确度,虚警率和漏警率等。首先介绍一下最常用的正确率 正确率(Accuracy)表示政府样本被正确分类的比例,计算公式如下: 其中NTP表示正类样本被正确分类的数目,NTN表示负类样本被正确分类的数目,NFP表示负...
tensorflow学习之三:数据的分批添加和准确率的预估
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIS
最简单的tensorflow 绘制准确率损失函数的画图
plt.plot(x,label=‘’x)   x就是输入数据 plt,plot(seq,x,label='x') seq就是x下标 plt.legend(loc='upper left')   plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show()
tensorflow】3.简单神经网络_MINIST
【<em>tensorflow</em>】3.简单神经网络_MINIST 本文中,会搭建一个简单的两层网络,实现手写体数据集MINIST的识别。 通过本文,可以学到,神经网络工程的一般流程,cross entropy损失函数。 网络结构 此处采用简单的两层网络 input:n*784 layer1:256个neuron,w:784*256,b:256 layer2:128个neuron,w:256...
caffe学习笔记之——迭代次数的选取
一般100个epoch就够了,比如你的数据是1000,然后batchsize是128,所以100个epoch需要的<em>迭代次数</em>是 1000*100/128 = 781.25,所以大概迭代800次就够了
Caffe学习笔记5:学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响
符号说明 lr:Learning Rate,学习率 te:Training Epochs,<em>训练</em><em>迭代次数</em> z:变量初始化为0 t:变量初始化为标准截断正态分布的随机数 最终<em>准确率</em>比较 可以看到: 学习率为0.01,<em>迭代次数</em>为50次,并且采用随机初始化方式时<em>准确率</em>远远低于其他方式,甚至不足90%。而学习率为0.1,<em>迭代次数</em>为50次,并且采用...
tensorflow自己写的训练集用标准mnist数据集看测试效果(6)
<em>训练</em>集是自己写的,一共5500张,测试集选用官方下载的测试集,用了300张,这里测试集需要略作修改https://blog.csdn.net/it_job/article/details/80540877将https://blog.csdn.net/it_job/article/details/80547206拷贝到MNIST_data中,再使用gzip命令压缩需要修改验证集的数量,文件路径/ho...
tensorflow的CNN训练准确率很低是什么原因
刚刚学习TensorFlow,在处理图片分类的问题中发现<em>训练</em>的<em>准确率</em>很低,只有20%,用的代码是http://www.cnblogs.com/denny402/p/6931338.html,就是这个博
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<em>tensorflow</em><em>训练</em>网络的时候,发现每次一个batch<em>训练</em>时,它的loss都为nan,导致<em>准确率</em>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...
TensorFlow——训练自己的数据(五)模型评估
模型的评估主要有几个指标:平均<em>准确率</em>、识别的时间、loss下降变化等。Tensorflow提供了一个log可视化的工具tensroboard。要看到log就必须在<em>训练</em>时用summary去记录想要显示的东西,包括acc\loss甚至image。 Tensorboard的使用 windows下,在CMD命令行或者shell界面下输入(在存放log文件的目录打开才有效,不然在chrome浏览器无法看见图
Tensorflow 中网络准确度不变,权重初始化NaN问题
最近刚刚接触深度学习,由于项目涉及到一些移动端开发的问题,也听了一些朋友的建议,最后决定选择<em>tensorflow</em>作为研究深度学习的平台。这两天照着tflearn官网的VGGNet的demo,用<em>tensorflow</em>实现了VGGNet,然而在用17flowers<em>训练</em>集进行<em>训练</em>的时候,发现不管迭代多少次,<em>准确率</em>和loss函数始终维持在相对不变的值,也就是网络不收敛。一开始很懵逼,毕竟是照着官网的demo
Tensorflow 实现MINIST数据集多分类问题
<em>tensorflow</em> 入门程序 MINIST数据集 <em>tensorflow</em>是采用计算图的方式,先把所有的计算都用计算图描述出来, 然后将定义的所有计算放到外面计算,大大提高了效率 下载<em>minist</em>s数据集 import <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = read_data_sets("MNIST_data/"
Tensorflow学习系列(三): tensorflow mnist数据集如何跑出99+的准确率
如需转载,请注明出处,欢迎加入深度学习群 255568483 mnist数据集基本上可以算做是数据科学里的hello world程序。 <em>tensorflow</em>官方文档有一个例子可以对mnist数据集做分析,对于刚入门者,可以通过简单的模型达到92%的<em>准确率</em>。 以下代码分析是对应所做的分析,请看对应的中文注释 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-
tensorflow mnist训练集简单训练代码
<em>tensorflow</em>简单<em>训练</em>代码 <em>minist</em>.py import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import <em>tensorflow</em> as tf x = tf.placeholder("float", [None, 784]) W = tf.Variable(tf
王小草【深度学习】笔记第三弹--神经网络细节与训练注意点
欢迎关注本人微信公众号:王小草之大数据人工智能。不定期分享学习笔记。 欢迎关注本人喜马拉雅账号:好吧我真的叫王草。不定期更新各类有声书与文章,涉及诗歌,自传日志,科技IT新书等。 恩,对,一名励志要做播主的爱好文学的经管专业的却打起代码的伪女程序猿,等你一起来聊聊哲学。
TensorFlow下cnn一些调参经验
1,        每次<em>训练</em>样本数目大小最少保证不要小于目标类别的2倍,否则<em>准确率</em>一直上不去,假如标签有40类,则不要至少小于80,越大的话对准确度越好,但<em>训练</em>时间越长。 2,        使用relu激励函数要比较小心,因为他在负半轴恒等为0,<em>训练</em>到后期,准确度突然降为0,可以考虑是不是relu的问题 3,        全连接层节点数对结果影响较小。 4,        更换b
TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络
Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载
TensorFlow深度学习进阶教程:TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络
TensorFlow深度学习进阶教程:TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络       TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及<em>训练</em>深度神经网络。本教程使用的数据集是CIFAR-10,这是一个非常经典的数据集,包含60000张32×32的彩色图像,其中<em>训练</em>集50000张,测试集10000张。对CIFAR-10 数
TensorFlow深度学习笔记 逻辑回归 实践篇
Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标:学习简单的数据展示,<em>训练</em>一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install I
TensorFlow--RNN 运用LSTM对MNIST数据集进行分析
RNN LSTM 是对#-*-coding:utf-8-*- import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data from <em>tensorflow</em>.contrib import rnn #载入数据 <em>minist</em> = input_data.read_data_sets('MNIST_dat...
MNIST神经网络搭建,以及准确率提高方式
学习了从一个只含有一层的mnist的网络,怎么使得其<em>训练</em>的<em>准确率</em>得到提高:基础的构建是输入为784个节点,输出为10个节点,<em>准确率</em>为0.92方式1.添加隐层,其中注意的是,隐藏的添加,要根据小于784的节点来设置(700,600,500,400,300,350)其中隐层节点为400的时候,其<em>准确率</em>为0.758。其中最需要注意的是,前向传播结构第二层为隐藏层输出y1与参数w2  矩阵相乘加上偏置,得...
Tensorflow MINIST数据模型的训练,保存,恢复和手写字体识别
Tensorflow MINIST数据模型的<em>训练</em>,保存,恢复和手写字体识别,以及用Saver保存模型和生成pb格式的文件,最后恢复模型,用自己的图片来测试,来进行手写字体识别
TensorFlow进阶--实现学习率随迭代次数下降
我们直到学习率对于机器学习来说,大的学习率虽然往往能够使得损失函数快速下降,但是导致不收敛或者振荡现象的发生,而小的学习率虽然收敛,但是学习速率太慢,损失函数下降缓慢,需要等待长时间的<em>训练</em>,同时也会容易陷入局部最优。因此,一种解决方法是令学习率随<em>迭代次数</em>的增加而下降。下面是python示例。该例子可以参考TensorFlow进阶--实现反向传播博文这里的关键在于tf.train.exponenti...
TensorFlow简要教程系列(五)TensorFlow实现卷积神经网络(CNN)
这节我们利用TensorFlow建立卷积神经网络(CNN)进行图像识别,数据集还是利用MNIST图像识别数据集。在建立CNN之前我们会跑一下Softmax进行对比,有助于大家体会不同函数的用法,代码如下,具体说明见注释: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Apr 1 14:57:40 2017 @author: chenbin ""
第一次使用tensorflow编写程序
最近一直在学习机器学习,看了一段时间的机器学习理论后,买了一本<em>tensorflow</em>实战的书,开始实战: <em>tensorflow</em>的基本单位是tensor即张量,就是矩阵,可以是多维的矩阵,具体一些概念不在这里解释 尝试使用<em>tensorflow</em>去解决的第一个问题是给一个数,如果这个数是3的倍数,那它属于第一类,如果是5的倍数属于第二类,最开始的想法是用regression乱train一发,结果坏掉了
利用tensorflow来做验证码识别
前些天简单利用<em>tensorflow</em>做了一个验证码识别,模型是用的cnn,没有gpu,跑起来真是醉了,深度学习相关的东西果然是土豪公司玩的,难怪深度学习上世纪80年代就有到现在才大火大热,不多说,看看代码,代码主要参考一个大牛的,忘记地址,还是记录下。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 26 14:09:27 2016
TensorFlow上实现MLP多层感知机模型
一、多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越多,越容易拟合复杂结构。为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目,基本上随着隐含层的数量增多呈指数下降的趋势,也就是说层数越多,神经网络所需要的隐含节点可以越少。层数越深,概念越抽象,需要背诵的知识点就
卷积神经网络训练三个概念(epoch,迭代次数,batchsize)
总结下<em>训练</em>神经网络中最最基础的三个概念:Epoch, Batch, Iteration。 1. 名词解释 epoch:<em>训练</em>时,所有<em>训练</em>数据集都<em>训练</em>过一次。 batch_size:在<em>训练</em>集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目,通常设为2的n次幂,常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256,较大时选用64。 iteration​:<em>训练</em>时,1个batch<em>训练</em>图像...
tensorflow的基本用法(七)——使用MNIST训练神经网络
<em>tensorflow</em>的基本用法(七)——使用MNIST<em>训练</em>神经网络
自己搞了20万张图片100个分类,tensorflow训练23万次后。。。。。。
自己搞了20万张图片100个分类,<em>tensorflow</em><em>训练</em>23万次后。。。。。。 我自己把<em>训练</em>用的一张图片,弄乱之后做了一个预测 100个汉字,20多万张图片,<em>tensorflow</em> CNN<em>训练</em>23万次它自己停止<em>训练</em>了。预测的时候类似这样   我故意搞的缺边缺角的都能正常识别 预测结果类别是70,恰恰就是我其中一个<em>训练</em>集中的汉字 “亚” <em>准确率</em>看样
win10 tensorflow使用笔记——安装及训练mnist
win10下安装<em>tensorflow</em>并<em>训练</em>mnist数据集。
tensorflow中创建多个计算图(Graph)
转自https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028032 tf中可以定义多个计算图,不同计算图上的张量和运算是相互独立的,不会共享。计算图可以用来隔离张量和计算,同时提供了管理张量和计算的机制。计算图可以通过Graph.device函数来指定运行计算的设备,为TensorFlow充分利用GPU/CPU提供了机制。   使用 g = tf.Gr...
tensorflow 准确率0.098问题
有可能是损失函数为0无法优化导致的 https://stackoverflow.com/questions/33712178/<em>tensorflow</em>-nan-bug?newreg=c7e31a867765444280ba3ca50b657a07 以交叉熵损失函数为例可以修改为 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y*tf.log(tf.clip_by_value(y...
卷积神经网络准确率提高后突降变很低是为什么?
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【TensorFlow】如何判断当前进行到第几个epoch了?
def read_and_decode_TFRecordDataset_deblur(tfrecords_path, batch_size, epoch_num): dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_path) dataset = dataset.map(parser_deblur).shuffle(buffer_size=1...
Tensorflow实现学习率衰减
Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) ...
TensorFlow 入门之训练 MNIST 数据
学习深度神经网络一段时间了,把当初跑的代码贴上来,这篇代码是跟着极客学院的文档做的,我把指导重新整理和汇总了一下下面贴出来。主要有以下几步: 1.  新建module,我命名为my_<em>tensorflow</em>_code,里面新建文件__init__.py,可以是空文件 2.  新建input_data.py,用于下载 MNIST 数据集并且当做输入,具体见下面代码: from __future__
Tensorflow训练Mnist数据集
  1、使用softmax回归对mnist数据集进行分类,<em>准确率</em>大概为0.92左右  2、使用多层感知机(3层)对mnist数据集分类,<em>准确率</em>大概为0,98  3、使用CNN对mnist进行分类,<em>准确率</em>为0.99  #coding=utf-8 import pickle import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensor...
求助,SAE算法的输出准确率和mnist数据集训练测试比例修改
我从网上找了一个SAE算法的代码,但是只有缺失率,没有<em>准确率</em>输出,还有mnist数据集的<em>训练</em>和测试比例不知道怎么修改。如果可以的话,我想加一个功能实现:单独设置一个目录放我想识别的图片,最后能有对应的数字结果输出。环境是Windows下装的python3.6 这个是我找的代码:from __future__ import division, print_function, absolute_imp...
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<em>训练</em>mnist数据集合。
TensorFlow训练过程遇到的问题
TensorFlow<em>训练</em>过程遇到的问题 第一次自己实现一个完整程序,遇到不少坑。等我这个程序搞完,我要入坑pyTorch。。。。 <em>训练</em>不收敛 我的程序是一个分类程序,刚开始的时候<em>训练</em>不收敛,accuracy基本为零,预测输出只输出一类。愁的我脑仁疼。解决办法:对输入加一个正则化。不得不说,微调对<em>训练</em>过程太重要啦。 <em>训练</em>步数增多,权重以及损失变为nan 只是我<em>训练</em>过程...
1、为什么caffe训练训练集loss=0.06,验证集accuracy=0.98但测试集的准确率很低accuracy=0.67
1、https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/NzKEWAFPPfI 提出新的测试方法 2、https://github.com/pherrusa7/foodCAT/blob/master/caffeWrapper.py github源码 3、https://www.zhihu.com/question/56017256  知乎上提
tensorflow cifar10教程如何实现断点续训?我希望每次能从上次的结果继续训练
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SSD-Tensorflow训练过程中遇到的坑
参考:1)目标检测SSD+Tensorflow <em>训练</em>自己的数据集 - zcc_TPJH - CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_39881922/article/details/80569803 2)SSD-Tensorflow<em>训练</em>总结 - 你的朋友不及格,你很难过;你的朋友考了第一,你更难过。 - CSDN博客 https://bl...
CNN入门实战:我如何把准确率从86% 提高到99%(中)
  蒋竺波 新加坡研究院 AI Department 公众号:follow_bobo   首发于专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/c_141391545 个人公众号:follow_bobo 能不能点个赞,就是那种看起来写的还不错的样子 我们先来总结一下上一期的数据<em>情况</em>,顺便补充一点上一期没有讲到的: 目标类别一共20类,每类数量400-50不等 单从...
tensorflow在mnist数据集下训练、测试模型
用tensor flow框架 在mnist数据集上<em>训练</em>一个神经网络模型,调试通过,上传给大家学习使用。 1.解压后为共有三个.py文件、一个文件为前向传播过程、另两个文件为<em>训练</em>和测试用 2.mnist数据集在mnist文件夹内,另一个文件夹保存<em>训练</em>好的模型,方便以后直接使用
使用自己的图片测试MNIST训练效果(TensorFlow1.5+CNN)
作为初学者研究了两周的TensorFlow基础的东西。首先是MNIST数据集在CNN的<em>训练</em>。中间经历了很多问题。现在TensorFlow的版本已经更新到1.5,出了很多高级API,所以很多博客都不再合适了。基于TensorFlow+anaconda在CNN<em>训练</em>MNIST之后,关于保存模型以及重新载入先关模型参数又折腾了一阵。原来老版本的方法,就是中文社区的MNIST<em>训练</em>之后使用保存数据,预测结果很...
使用tensorflow训练自己的数据集(四)——计算模型准确率
使用<em>tensorflow</em><em>训练</em>自己的数据集—定义反向传播 上一篇使用<em>tensorflow</em><em>训练</em>自己的数据集(三)中制作已经介绍了定义反向传播过程来<em>训练</em>神经网络,<em>训练</em>完神经网络后应对神经网络进行<em>准确率</em>的计算。 import time import forward import backward import genertateds import <em>tensorflow</em> as tf # 等待时间 TEST...
TensorFlow学习(7)——增加隐藏层优化mnist手写识别
import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data # 第一步、载入<em>训练</em>数据 mnist = input_data.read_data_sets(train_dir=&amp;quot;../MNIST_data&amp;quot;, one_hot=True) # 设置批次大小 batch_size = 10 #...
tensorflow 使用CNN 进行mnist数据集识别
一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要<em>训练</em>的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示: 若在中间只使用一层隐藏层,参数 w 就有 784*15 = 11760 多个;若输入的是 带有颜色的RGB格式的手写数字图
tensorflow——入门代码一(minist master)
一 文件结构     并不是自己下载的代码,老师给的,看到readme.md猜测可能时github上下载的。先理一下这个文件结构,最_pycache_文件有什么用(https://blog.csdn.net/index20001/article/details/73501375/ ),解决了自己一半的疑惑,作用类似于他的名字cache,减少工程运行时间。但是,他的产生<em>情况</em>和文中不符,此处不再...
Tensorflow MINIST数据模型源码.rar
Tensorflow MINIST数据模型源码,文章地址 https://blog.csdn.net/cc_want/article/details/83824439
训练集、测试集loss容易出现的问题总结
                   <em>训练</em>集、测试集loss容易出现的问题总结 train loss 不断下降,test loss不断下降:说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变:说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降:说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变:说明学...
深度学习与TensorFlow实战(六)全连接网络基础—MNIST数据集输出手写数字识别准确率
mnist数据集:包含7万张黑底白字手写数字图片,其中55000张作为<em>训练</em>集,5000张作为验证集,10000作为测试集。每张图片大小为28X28像素,图片中纯黑色像素值为0,纯白1。数据集的标签长度为10的一维数组,数组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成长度784一维数组,将该数组作为输入特征喂入神经网络。 from...
使用tensorFlow完成对MNIST数据集的训练
参考<em>tensorflow</em>官方文档中文版 希望使用TensorBoard实现可视化,但是这个官方文档可能很久没更新了,很多函数已经用不了了。 merged_summary_op = tf.merge_all_summaries() 报错: merged_summary_op = tf.merge_all_summaries() AttributeError: module '
tensorflow学习存在的问题
跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的<em>训练</em> 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: 实验环境实验Case介绍代码及实现结果两个小问题优质资源分享 实验环境 一直对MachineLearning感兴趣,也从网上找了一些资料,学了一些基本理论,不过对于ML的把握还是比较抽象,最近特别想找点儿case来实践一发。 最
tensorflow-GPU 一步步搭建网络实现MNIST手写识别
1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. 首先我们要导入MNIST数据集,这里需要用到一个input_data.py文件,在你安装<em>tensorflow</em>的examples/tutorials/MNIST目录下,如果<em>tensorflow</em>的目录下没有这个...
TensorFlow入门-数据集MNIST的下载及训练
折腾了很久caffe, 无论是ubuntu还是windows都没下载成功 = = 算了算了转战TensorFlow。第一次根据官网提供的python3地址下载时,报错说<em>tensorflow</em>-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.后来发现是url地址问题,我用的python3.5,地址应该...
tensorflow 分类损失函数问题(有点坑)
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。 f1和f3对于参数logits的要求都是一样的,即未经处理的,直接由神经网络输...
tensorflow求lost(cost)损失函数的几种典型实现方法
最近在用<em>tensorflow</em>平台,需要用到自己构造cost函数,故记录如下: <em>tensorflow</em>求lost(cost)损失函数的几种典型实现方法 参考文献这里写链接内容 这里写链接内容
TensorFlow的损失函数
在前面的文章中,我们已经学习了TensorFlow激励函数的操作使用方法(见文章:快速掌握TensorFlow(三)),今天我们将继续学习TensorFlow。 本文主要是学习掌握TensorFlow的损失函数。 一、什么是损失函数 损失函数(loss function)是机器学习中非常重要的内容,它是度量模型输出值与目标值的差异,也就是作为评估模型效果的一种重要指标,损失函数越小,表明...
tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集
import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/
Tensorflow深度学习入门(5)——优化训练MNIST数据和调用训练模型识别图片
Tensorflow深度学习入门——优化<em>训练</em>MNIST数据——代码+注释适合入门# Copyright 2016 Niek Temme. # Adapted form the on the MNIST expert tutorial by Google. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # yo
Tensorflow训练mnist数据集源代码解析
from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data import <em>tensorflow</em> as tf from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import matplotlib.ima...
跟着TensorFlow的进阶级教程实现MNIST库的训练
背景介绍 代码实现及结果 小问题 ResourceExhaustedError的原因及解决方式 Saver()进行模型存储及恢复 再说一下DL的运行时间吧 优质资源分享 背景介绍做这件事的初衷有二: ①做完入门级的,自然要进阶一下。 ②之前做到的<em>准确率</em>只有92%,据说进阶版可以把<em>准确率</em>做到99.2% 步骤还是参考TensorFlow的中文教程,自然没有上次那么简单,有些坑掉进去了,好歹最后爬
tensorflow代码学习笔记之逻辑回归训练minist数据集并测试
import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tf import matplotlib.pyplot as plt #from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data import input_data print (&quot;packs loaded&quot;)首先是最基本的各种库的导入,因为涉及到数据集。还有...
android 常用jar包大全下载
android 常用jar包大全! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liu321jie/4763477?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liu321jie/4763477?utm_source=bbsseo[/url]
光电编码器原理及应用电路下载
光电编码器原理及应用电路 光电编码器 原理 应用电路 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hugoseo/2084667?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hugoseo/2084667?utm_source=bbsseo[/url]
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