MNIST資料集的處理

1、mnist資料集介紹

資料格式介紹

2、資料讀取

mnist資料集的讀取比較複雜，這裡給出兩種讀取方式。

2.1、struct包讀取資料

nn網路中使用的讀取方法

2.2、torch.version和torch.utils.data.dataloader處理資料

import torch

from torchvision import datasets, transforms
batch_size =
200learning_rate =
0.01
epochs =
10train_loader = torch.utils.data.dataloader(
datasets.mnist(
'../data'
, train=
true
, download=
true
,                   transform=transforms.compose(
[transforms.totensor(
), transforms.normalize(
(0.1307,)
,(0.3081,)
)]))
,    batch_size=batch_size, shuffle=
true
)test_loader = torch.utils.data.dataloader(
datasets.mnist(
'../data'
, train=
false
,                   transform=transforms.compose(
[transforms.totensor(
), transforms.normalize(
(0.1307,)
,(0.3081,)
)]))
,    batch_size=batch_size, shuffle=
true
)for data, target in test_loader:
print
(data.shape)
print
(target.shape)
break

用rnn進行mnist資料集的處理

lstm rnn.basiclstmcell lstm size,forget bias 1.0,state is tuple true x split tf.split xr,time step size,0 t lstm cell會產生兩個內部狀態 ctct 和htht 關於rnn與lstm的介...

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...