一、mnist資料集分類簡單版本
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#載入資料集
mnist = input_data.read_data_sets("mnist_data",one_hot=true)
#每個批次的大小
batch_size = 100
#計算一共有多少個批次
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size
#定義兩個placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[none,784])
y = tf.placeholder(tf.float32,[none,10])
#建立乙個簡單的神經網路
w = tf.variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.variable(tf.zeros([10]))
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b)
#二次代價函式
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法
train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.2).minimize(loss)
#初始化變數
init = tf.global_variables_initializer()
#結果存放在乙個布林型列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))#argmax返回一維張量中最大的值所在的位置
#求準確率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
with tf.session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(21):
for batch in range(n_batch):
batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(train_step,feed_dict=)
acc = sess.run(accuracy,feed_dict=)
print("iter " + str(epoch) + ",testing accuracy " + str(acc))
MNIST資料集介紹
mnist資料集包含了6w張作為訓練資料，1w作為測試資料。在mnist資料集中，每一張都代表了0 9中的乙個數字，的大小都是28 28，且數字都會出現在的正中間。資料集包含了四個檔案 t10k images idx3 ubyte.gz 測試資料 t10k labels idx1 ubyte.gz ...
Mnist資料集簡介
1，基本概念 mnist是乙個非常有名的手寫體數字識別資料集，在很多資料中，這個資料集都會被用作深度學習的入門樣例。而tensorflow的封裝讓使用mnist資料集變得更加方便。mnist資料集是nist資料集的乙個子集，mnist 資料集可在 獲取,它包含了四個部分 1 training set...
MNIST資料集介紹
大多數示例使用手寫數字的mnist資料集 1 該資料集包含60,000個用於訓練的示例和10,000個用於測試的示例。這些數字已經過尺寸標準化並位於影象中心，影象是固定大小 28x28畫素 其值為0到1。為簡單起見，每個影象都被平展並轉換為784 28 28 個特徵的一維numpy陣列。在我們的示例...