Результаты поиска по запросу "mnist"

2 ответа

Python Pickle UnicodeDecodeError

1 ответ

Чтение двоичного файла базы данных изображений MNIST в MATLAB

1 ответ

как узнать, какие ключевые слова имеет прогноз? Например, если я хочу получить вероятности вместо классов, могу ли я проверить, задано ли ключевое слово вероятности?

есно, как я могу экспортировать оценщик, а затем импортировать его для прогноза из учебника MNIST,Страница Tensorflow [https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.8/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py] , Спасибо!

ТОП публикаций

1 ответ

Какова структура набора данных факела?

Я начинаю использовать факел 7 и хочу сделать свой набор данных для классификации. Я уже сделал пиксельные изображения и соответствующие метки. Тем не менее,...

1 ответ

Tensorflow - Тестирование нейронной сети Mnist с моими собственными изображениями

Я пытаюсь написать скрипт, который позволит мне нарисовать изображение цифры, а затем определить, какая это цифра, с моделью, обученной в MNIST.Вот мой код:

1 ответ

@PianPawakapan у тебя все хорошо;)

тоящее время я тренирую CNN на MNIST, и выходные вероятности (softmax) дают [0.1,0.1, ..., 0.1] в процессе обучения. Начальные значения не одинаковы, поэтому я не могу понять, что я делаю здесь что-то глупое? Я тренируюсь только на 15 шагов, ...

1 ответ

@Jatentaki Чтобы уточнить, я имел в виду разницу между двумя случаями в записной книжке IPython. Один, где я загружаю значения как тип 'float32' (приводит к значениям Черный 0 - Белый 255), делит значения на стандартное и среднее значения набора данных (33 и 78), а другой, где я загружаю значения как тип ' uint8 '(приводит к значениям Black 0 - White 1) и разделите значения на стандартное и среднее значения в этом представлении (0,13 и 0,30).

ного новичок в этой области и поэтому решил работать над набором данных MNIST. Я в значительной степени адаптировал весь ...

2 ответа

Tensorflow Deep MNIST: Ресурс исчерпан: OOM при выделении тензора с формой [10000,32,28,28]

3 ответа

Используйте отладчик для входа в код, а затем проверьте значения, использованные для вычисления ошибочной переменной. Используйте полученные знания, чтобы перейти оттуда.

аюсь простой демо-код tenorflow изссылка на github.В настоящее время я использую Python версии 3.5.2