pytorch实现建立自己的数据集(以mnist为例) 本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集,为后续深度网络训练提供数据. 加载并保存图像信息 首先导入需要的库,定义各种路径. import os import matplotlib from keras.datasets import mnist import numpy as np from torch.utils.data.dataset import Dataset from PIL import Image import scipy.misc
Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型 本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入层节点=图片像素=28×28=784 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数=图片类别数目 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数,只有一个隐藏层 BATCH