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  1. tensorflow实现加载mnist数据集

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow实现加载mnist数据集,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:40kb
    • 提供者:weixin_38671048
  1. python tensorflow基于cnn实现手写数字识别

  2. 一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 以交互式方式启动session # 如果不使用交互式session,则在启动
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:64kb
    • 提供者:weixin_38650516
  1. TensorFlow实现Softmax回归模型

  2. 一、概述及完整代码 对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorflow为我们进行了方便的封装,可以直接加载MNIST数据成我们期望的格式.本程序使用Softmax Regression训练手写数字识别的分类模型. 先看完整代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist im
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:88kb
    • 提供者:weixin_38576922
  1. tensorflow实现加载mnist数据集

  2. mnist作为最基础的图片数据集,在以后的cnn,rnn任务中都会用到 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据集存放地址,采用0-1编码 mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = T
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:42kb
    • 提供者:weixin_38603875
  1. TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法

  2. MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 运行上述代码会自动下载
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:44kb
    • 提供者:weixin_38524139
  1. TensorFlow实现简单的CNN的方法

  2. 这里,我们将采用Tensor Flow内建函数实现简单的CNN,并用MNIST数据集进行测试 第1步:加载相应的库并创建计算图会话 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets import matplotlib.pyplot as plt #创建计算图会话 sess = tf.Session()
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:587kb
    • 提供者:weixin_38605538
  1. adversarial.js:在浏览器中破坏神经网络:man_supervillain:-源码

  2. adversarial.js 在浏览器中破坏神经网络。 在浏览器中的交互式交互式演示,全面演示了对神经网络的对抗攻击。 开始使用 执行 adversarial.js完全用Javascr ipt实现-因此它可以完全在您的浏览器中运行。我们依赖TensorFlow.js。 该库支持以下攻击: (L_inf攻击) (L_inf攻击) (L0攻击) (L0攻击) (L2攻击) 该演示可以破坏以下预加载的系统: MNIST(数字识别) GTSRB(路牌识别) CIFAR-10(物体识别,小图像)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:27mb
    • 提供者:weixin_42106299