怎么把下面的代码中的mnist数据集换成TFRecord 假设TFRecord数据集已经准备好,train.tfrecords 和 test.tfrecords 都在当前py的目录下 已经有TFRecord的读取代码。 {代码...} {代码...} 不知道具体怎么使用, 改...
2017-05-18回答次数:1访问次数:716
学习人工智能少不了需要一些数据集,比如进行鉴黄的人工智能少不了一些类似的图片。进行语音识别的人工智能,语料库是少不了的。对于初学人工智能的同学常常为数据集而发愁。今天我们就介绍一个非常简单,但很有用的数据集,这就是MNIST。这个数据集非常适合我们进行人工智能相关算法的学习和练习。MNIST 数据集是美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology,简称NIST)制作的一个非常简单的数据集。那么该数据集是什么内容呢?其实就是一
2023-04-08评论:0访问次数:1486
MNIST数据集是由手写数字组成的,包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是一个28x28像素的灰度图像,表示从0到9的数字。卷积神经网络(CNN)是深度学习中用于图像分类的模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并用全连接层进行分类。下面我将介绍如何使用Python和TensorFlow实现一个简单的CNN模型来对MNIST数据集进行分类。首先,我们需要导入必要的库和MNIST数据集:importtensorflowastffromtensorflow.keras.da
2024-01-23评论:0访问次数:762
服装数据集服装数据集和MNIST数据集很像,有需要的可以查看教程《MNIST数据集》,包含70000个灰度图,每个图片28x28像素。时装数据集在这里将使用60000张图片进行训练,使用10000张图片进行评估,可以直接使用Keras进行加载。fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data()
2023-05-08评论:0访问次数:1039
生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习算法,它通过两个神经网络互相竞争的方式来生成新的数据。GAN被广泛用于图像、音频、文字等领域的生成任务。在本文中,我们将使用Python编写一个GAN算法实例,用于生成手写数字图像。数据集准备我们将使用MNIST数据集作为我们的训练数据集。MNIST数据集包含
2023-06-10评论:0访问次数:567
最近马毅教授和图灵奖得主Yann LeCun联手在ICLR 2023上发表了一篇论文,描述了一种极简和可解释的非监督式学习方法,不需要求助于数据增强、超参数调整或其他工程设计,就可以实现接近 SOTA SSL 方法的性能。论文链接:https://arxiv.org/abs/2209.15261该方法利用了稀疏流形变换,将稀疏编码、流形学习和慢特征分析(slow feature analysis)相结合。采用单层确定性稀疏流形变换,在 MNIST 上可以达到99.3% 的 KNN top-1
2023-04-12评论:0访问次数:548