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()

Keras框架神经网络算法训练MNIST分类准确率(实验) CNN-手写体识别

MNIST数据集信息参考：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html MNIST是手写数字0~10图片数据集，每一张图片包含28*28个像素。 MNIST训练数据集包含：（1.）60000张图片的像素信息，因为神经网络的输入层表示特征的维度，所以将图像表示成一个[60000,28,28]的pixel张量；（2.）60000张图片的标签信息，表示成一个[6...

Tensorflow—继续优化，使MNIST准确率98%以上

代码：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 #当前路径 mnist = input_data.read_data_sets("MNISt_data", one_hot=True)运行结果：Extracting MNISt_data/train-image...

神经网络(cnn)训练集正确率88%，测试集只有50%，这是为什么

在用cnn给一维数据分类，206个样本分成5类。训练集的正确率可以达到88%，测试集的正确率只有50%左右。。测试集的正确率为什么这么低呢？？？调参貌似没什么用，不知道有没有哪位大神可以指点一二？？？

FER实际训练过程记录 genki4k数据集

文献记载 使用RBF核的SVM在genki4k的test acc为93.2% 全连接神经网络 64*64分辨率 2层 hide_size epoch train_acc test_acc 100 100 88 55 100 200 93 57.5 500 200 100 60 全连接层2层

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训练的准确率很低，只有20%，用的代码是http://www.cnblogs.com/denny402/p/6931338.html，就是这个博

TensorFlow学习记录-- 4.拟合曲线

一 已知模型拟合直线这里先用numpy创建一些数据点x，然后计算出出标签y(加了一些正态分布的随机点),最后用tensorflow去拟合这些点。代码以及图1.构建点x和标签yimport numpy as npnum_points = 1000 vectors_set = [] for i in xrange(num_points): x1= np.random.normal(0.

Python 学习 scikit-learn 预测准确率计算

1.评价 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = sv...

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 tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIS

罗斯基白话：TensorFlow+实战系列（三）常用损失函数与参数优化

主要总结常见损失函数以及神经网络的参数优化

深度学习最全优化方法总结比较及在tensorflow实现

梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意味着存在很多局部最优点（鞍点），采用梯度下降算法可能会陷入局部最优，这应该是最头疼的问题。这点和进化算法如遗传算法很类似，都无法保证收敛到全局最优。因此，我们注定在这个问题上成为“高级炼丹师”。可以看到，梯度下降算法中一个重要的参数是学习速率，适当...

tensorflow实现多层感知机

在前面的博客中我们已经讨论过softmax实现分类的例子，该模型最大的特点是简单易用，但是拟合能力不强。它和传统意义上的神经网络的最大区别是没有隐含层。 对于神经网络来说，引入非线性隐含层后，理论上只要隐含节点足够多，即使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，越容易拟合复杂函数。理论表明，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加呈现指数下降的趋势。这...

深度学习这些坑你都遇到过吗？

你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录 原文地址：My Neural Network isn't working! What should I do? 如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作，该

深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结

很多同学会发现，为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低，震荡趋势，一会到11，一会又0.1，不收敛。 又不知如何解决，博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。 首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法： 1. 数据...

【TensorFlow】学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响

想必学过机器学习的人都知道，学习率、训练迭代次数和模型参数的初始化方式都对模型最后的准确率有一定的影响，那么影响到底有多大呢？我初步做了个实验，在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 MNIST 数据集进行分类。 本文所说的 准确率 均指 测试准确率。 代码from tensorflow.examples.tutorials.mnist impo

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tensorflow作为研究深度学习的平台。这两天照着tflearn官网的VGGNet的demo，用tensorflow实现了VGGNet，然而在用17flowers训练集进行训练的时候，发现不管迭代多少次，准确率和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个数据集进行训练。 最后的精确值为91%左右。提高迭代次数到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迭代次数，比如做minst数据集迭代次数可以设置为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》中得到了一个公式 Y是输出比如0.5081 X就是迭代次数 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...

深度学习训练经验之迭代次数与准确率之惑

用股票的历史数据训练未来1日的预测结果时，大概迭代1000次左右就会出现目标的准确率，无论训练样本还是测试样本均会出现60%左右的准确率； 用股票的历史数据训练未来3日的预测结果时，训练了将近2000次，测试样本的准确率还是50%左右，和没有训练的结果是一样的，太伤心了；但等到10000次时，验证集的准确就突然的上升到60%；如图所示： 个人感觉：第二个训练有点像没有悟道之前会停滞不前...

Keras框架神经网络算法训练MNIST分类准确率(实验)

MNIST数据集信息参考：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html MNIST是手写数字0~10图片数据集，每一张图片包含28*28个像素。 MNIST训练数据集包含：（1.）60000张图片的像素信息，表示成一个[60000,28,28]的张量；（2.）60000张图片的标签信息，表示成一个[60000,10]的矩阵，因为图片的标签是介于0-9的数

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。 tensorflow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%的准确率。 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-

Deeplearning4j 实战 （12）：Mnist替代数据集Fashion Mnist在CNN上的实验及结果

Mnist数据集的分类问题一直被认为是深度学习的Hello World。利用2层卷积网络，经过若干轮的训练后，在相应测试集上的准确率可以达到95%以上。经过调参后，甚至可以达到99%以上。其实，即使不用用卷积层提取特征，而是用传统的全连接网络也同样可以达到非常高的准确率。在Mnist数据集的官网上(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，除了基于神经网络的分类器，利用...

推荐一个数据集——Fashion-MNIST

推荐一个数据集——Fashion-MNIST         今天看到女票大人在做project，还在用mnist手写体识别的数据集（链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），并告诉我CNN的准确率达到了

基于keras的fashion_mnist的卷积神经网络（CNN）

首先我们先介绍一个什么是fashion_mnist数据集。 FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划

机器学习过度拟合问题一些原因

这几天在训练一个文本处理的机器学习算法，使用支持向量机和决策树算法在训练集上的数据的准确度特别高，但是在测试集上的数据的准确度确很低，于是陷入过度拟合的烦恼中，查找资料发现一些多度拟合的看法。仔细想想确实在训练时存在一些问题，第一：输入变量多，由于缺乏对问题的根本认识，使用了很多无关变量，这个问题打算从其它途径先认识变量和问题的关系；第二：数据的噪声可能是比较大，没有考虑到关键的特征和信息。下面的

为什么离开学校后，学习能力直线下降？

最近几年，人工智能浪潮层层推进，对各大科技公司产生巨大影响。百度推出Apollo无人车计划，阿里建立达摩院，腾讯成立的AI Lab虽布局较晚却也不甘人后。China+AI已是大势所趋，吸引的不仅是大公司，更有许多人工智能的爱好者。曾经只存在于科幻小说或实验室中遥不可及的人工智能产品也逐渐成为老百姓日常生活的一部分。而支撑人工智能技术迅速发展的核心技术之一就是机器学习。传统IT行业发展已臻成熟，这意

win10+tensorflow安装过程，注意事项以及测试例子

昨天安装了一天，终于搞定，总体来说是简单的，但是也踩了不少雷。 1.安装环境：  Windows 10   NVIDIA  1080Ti vs2015 CUDA 8.0+cudnn 5.1 Anaconda3 4.2.0 + 内置的python（3.5.4） tensorflow 1.2 2.安装过程 2.1安装CUDA以及cudnn 在网上可以找到下载链接，CUDA8.0对应...

TensorFlow实现AlexNet（forward和backward耗时计算）

AlexNet主要使用到的技术点：一、使用ReLU作为CNN激活函数，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥撒问题。 二、训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。（AlexNet中主要在最后几个全连接层使用Dropout） 三、AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet提出让步长比池化核的尺寸小，这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖，

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，需要等待长时间的训练，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迭代次数的增加而下降。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...

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之前做到的准确率只有92%，据说进阶版可以把准确率做到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 MINIST数据模型的训练，保存，恢复和手写字体识别

Tensorflow MINIST数据模型的训练，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

使用tensorflow训练自己的数据集（四）——计算模型准确率

使用tensorflow训练自己的数据集—定义反向传播 上一篇使用tensorflow训练自己的数据集（三）中制作已经介绍了定义反向传播过程来训练神经网络，训练完神经网络后应对神经网络进行准确率的计算。 import time import forward import backward import genertateds import tensorflow as tf # 等待时间 TEST...

MNIST及FASHION MNIST 数据读取

概要 代码 结果展示概要mnist 数据集链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ fashion_mnist:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist mnist 已经被用烂了，也太简单了。所以现在准备采用fashion_mnist。 两者的读取方式完全一致。这里以fashion mnist作为例子。Fa

MNIST数据集输出识别准确率用到的函数方法

MNIST数据集输出识别准确率 MINST数据集： 提供6w张28*28像素点的0~9手写数字图片和标签，用于训练； 提供1w张2828像素点的0~9手写数字图片和标签，用于测试。 每张图片的784个像素点(2828=784)组成长度为784的一维数组，作为输入特征： eg：[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.380 0.376 0.301 0.462 … … … 0.239 0. 0. ...

fashion-mnist

fashion-mnist-master github上的一些测试结果，不同算法模型出来的不同准确率。 Epoch的多少，Batch的大小等因素关乎到训练的准确率。 好好学着，人家的经验。在交互式环境里，导入别的目录的类包， 需要先import sys 然后append（/…/）？？？ init.py 还不行？

1.利用TensorFlow进行Fashion MNIST数据集的基本分类问题

玩了那么多天,终于有时间来写博客了.之前看过很多TensorFlow官网的教程,全忘了.现在复习,就从头开始吧,加油!

【文献阅读】Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms

命名技巧： 项目目的： 数据源： 数据制作： 推荐阅读：数据制作 paper 地址：https://arxiv.org/abs/1708.07747 数据集下载：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 上个月底突然被Fashion-MNIST刷屏，于是乎看看这个数据集是个什么样的数据集。 命名技巧： Fashio...

关于训练深度学习模型deepNN时，训练精度维持固定值，模型不收敛的解决办法（tensorflow实现）

一、背景 最近一直在做人脸表情的识别，用到的程序是之间的一篇文章中的程序：深度学习（一）——deepNN模型实现摄像头实时识别人脸表情（C++和python3.6混合编程）。这里我只进行了简单的程序修改。 由于该程序是利用fer2013数据集做的，效果不是很好，人脸表情的识别精度仅有70%左右，因此我想自己制作数据集，自己训练模型，关于如何制作数据集，可参考文章：从零开始制作人脸表情的数据集。...

CIFAR-10数据集比MNIST训练难度高许多

CIFAR-10数据集比MNIST训练难度高许多 MNIST数据集几乎很好训练，随便设计一个两层的全连接网络都能达到将近90%的测试精度，加入卷积层后更是可以轻易达到>97%的精度，但是同样的模型用来训练CIFAR-10，训练相同的epoch之后得到的结果却只有10%，只有训练几十个epoch之后测试精度才能达到80%，其间的上升速度简直慢如蜗牛 cifar10数据像素值的取值范围在[0...

tensorflow实现AlexNet训练mnist数据

tensorflow实现AlexNet训练mnist数据python代码

win10 tensorflow使用笔记——安装及训练mnist

win10下安装tensorflow并训练mnist数据集。

170620 tensorflow中如何随迭代次数更改学习率learning rate

公式 learning−rate=min(learning−rate)+[max(learning−rate)−min(learning−rate)]∗eiterationdecay−speedlearning-rate=min(learning-rate)+[max(learning-rate)-min(learning-rate)]*e^{\frac{iteration}{decay-spee

神经网络-实现学习率随迭代次数变化

1.需要变化的学习率的原因:经历一段时间的学习之后,我们距离目标值越来越近,此时如果学习率太大,则会造成训练在最优值附近来回波动,这时候我们就需要减少学习率2.实现:学习率是在Optimizer中使用,我们每次迭代通过tf.assign修改学习率3.note:    tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=...

tensorflow保持每次训练结果一致

在用tensorflow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情况下，每次训练的结果也不一样，那么如果想要使得每次训练的结果一致，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: 在达到最大训练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训练迭代数。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——训练自己的数据（五）模型评估

模型的评估主要有几个指标：平均准确率、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就必须在训练时用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】3.简单神经网络_MINIST

【tensorflow】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...

【0.1】 前言--Tensorflow踩坑记之tf.metrics

[0.1] 前言–Tensorflow 之 tf.metrics 踩坑全记录 作为一名小白中的小白（苦笑脸），澜子的每一步都走得艰难万分（哭），好在身边还是有很靠谱的小伙伴能给我很多帮助，能让我艰难且缓慢无比的进度得到不小的提升。 所以，对于最近踩坑很多的 tf.metrics，特地记录一下。 当然，如果大噶发现博客中我理解过程中的任何错误，一定记得告诉我啊，这样才能更好地进步哇。 之所以...

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训练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

Scratch趣味编程：逻辑思维培养与训练

Scratch

tensorflow mnist训练集简单训练代码

tensorflow简单训练代码 minist.py import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf x = tf.placeholder("float", [None, 784]) W = tf.Variable(tf

tensorflow的基本用法(七)——使用MNIST训练神经网络

tensorflow的基本用法(七)——使用MNIST训练神经网络

【tensorflow学习】卷积神经网络CNN（mnist数据集）

一、 导入数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True)每个example的类label以one-hot形式设定。二、 运行TensorFlow的InteractiveSessionsess = tf.

caffe测试已经训练好的模型的迭代次数修改

今天调用训练好的模型进行测试，发现测试的Batch都只有50，并且似乎找不到在prototxt里面修改，所以怀疑是默认值，如果你要测试大量的数据，一方面是在输入的测试模型prototxt中的TEST中修改batch_size，这样比如原来的batch_size是20，那么测试50个Batch就是测试了1000张images.但是我有20000张images可以测试．所以要到caffe源码里面修改这

TensorFlow训练过程遇到的问题

TensorFlow训练过程遇到的问题 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。。。。 训练不收敛 我的程序是一个分类程序，刚开始的时候训练不收敛，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，微调对训练过程太重要啦。 训练步数增多，权重以及损失变为nan 只是我训练过程...

卷积神经网络训练三个概念（epoch，迭代次数，batchsize）

总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。 1. 名词解释 epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。 batch_size：在训练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​：训练时，1个batch训练图像...

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tensorflow-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...

使用tensorFlow完成对MNIST数据集的训练

参考tensorflow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 '

使用TensorFlow训练神经网络识别MNIST数据代码

代码可在https://github.com/TimeIvyace/MNIST-TensorFlow.git中下载，程序名为train.py。 以下代码实现了使用TensorFlow搭建神经网络解决MNIST手写体数字识别问题，此神经网络使用了激活函数去线性化，本身为三层全连接结构，带有指数衰减的学习率以及L2正则化损失函数，同时使用滑动平均模型进行优化。 import tensorflow

使用caffe对mnist进行训练遇到的点点滴滴

1. 前言caffe 是一个非常好用的处理深度学习的基本框架，使用C++编写，因而速度非常快，同时提供了python 和 matlab接口，使用起来非常方便，但是由于caffe的文档资源相对比较少，因而上手起来并不是非常容易。在捣腾了很久之后，终于跑通了mnist数据集，这里将期间遇到的一些问题做一些记录，方便以后查阅。2. LeNet简介 LeNet-5这是一个非常成熟了的CNN神经网络，主要用来

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库的训练本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

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，怎么使得其训练的准确率得到提高：基础的构建是输入为784个节点，输出为10个节点，准确率为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，其准确率为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中用于评估模型在训练集和测试集上的准确度的几个常用函数说明

1. tf.argmax() | tf.argmin() tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。 a=tf.get_variable(name='a', shape=[3,4], dtype=tf.float3...

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，没有准确率输出，还有mnist数据集的训练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...

新手学习使用TensorFlow训练MNIST数据集

前提是对TensorFlow有了基本的了解，还有神经网络相关知识最基础的了解，下面直接用代码实现import tensorflow as tf import numpy from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("D:\Python\MNIST_data",...

TensorFlow学习笔记（5）--实现卷积神经网络（MNIST数据集）

这里使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的是MNIST数据集。网络结构为：数据输入层--卷积层1--池化层1--卷积层2--池化层2--全连接层1--全连接层2（输出层），这是一个简单但非常有代表性的卷积神经网络。

Tensorflow 实现MINIST数据集多分类问题

tensorflow 入门程序 MINIST数据集 tensorflow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minists数据集 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = read_data_sets("MNIST_data/"

TensorFlow 教程 - MNIST机器学习入门完整代码

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.

Tensorflow训练Mnist数据集

  1、使用softmax回归对mnist数据集进行分类，准确率大概为0.92左右  2、使用多层感知机(3层)对mnist数据集分类，准确率大概为0,98  3、使用CNN对mnist进行分类，准确率为0.99  #coding=utf-8 import pickle import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensor...

用tensorflow在mnist数据集下训练、测试模型

用tensor flow框架 在mnist数据集上训练一个神经网络模型，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、另两个文件为训练和测试用 2.mnist数据集在mnist文件夹内,另一个文件夹保存训练好的模型，方便以后直接使用

解决tensorflowAPI训练模型出现的几个

参考了https://blog.csdn.net/csdn_6105/article/details/82933628博主的总结，在此感谢 1.数据准备，转换成TFR格式 2.开始训练，常见错误会有以下几个： （1）TypeError: can’t pickle dict_values objects” 这时需要打开main_lib.py,一般在413-414行，修改为如下，加list eval_...

Tensorflow 使用CNN 进行mnist 训练代码示例

前沿（可绕开）：          初次学习tensorflow是在莫烦老师的带领下学习的，感触颇深，接下来就让我们看下关于CNN分类的模型。          本人是在VS2017上进行开发的， 首先，个人问题不知道为什么无法下载mnist的资源，只能手动放在工程文件夹下   其中MNIST就是，百度云资源：点击打开链接代码如下：  import tensorflow as tffrom ten...

2 TensorFlow入门笔记之建造神经网络并将结果可视化

TensorFlow之建造第一个神经网络 1 定义添加层 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#用随机数来初始化Wei...

Tensorflow入门2（模型训练，模型评估）

深度学习 MNIST模型训练

深度学习中的batch的大小对学习效果的影响

深度学习中的batch的大小对学习效果的影响  Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。   首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？  Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定

深度学习笔记 (二) 在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络

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

用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...