mnist

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我正在使用TF.LEARN和mnist数据。我以0.96的准确度训练了我的神经网络，但现在我不太确定如何预测一个值。这里是我的代码.. #getting mnist data to a zip in the computer. mnist.SOURCE_URL = 'https://web.archive.org/web/20160117040036/http://yann.lecun.com

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的IOError进口MNIST数据集

我跟着TensorFlow教程进口MNIST数据集，我运行这些命令： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 则显示错误： anaconda2/lib/python2.7/gzip.pyc

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MNIST手写数字识别与Keras

我的目标是使用keras分类MNIST手写数字。我试图重现这个website的结果。在创建模型（“模型= baseline_model（）”），我得到错误信息 Asse田：关键字参数不明白：kernel_initializer 你知道如何解决这个问题？我正在使用keano 1.1.1与theano后端

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如何将28x28像素图像调整为20x20像素？

我想要大小为20x20的像素，但是当我从MNIST导入它时，它的像素是28x28。我如何将它转换为20x20像素在Matlab中？

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重塑MNIST数据集上的3DCNN的目标数组大小 - ValueError

我试图在MNIST数据集上运行3DCNN。我的代码像这样抛出一个ValueError： ValueError：输入数组应该具有与目标数组相同数量的样本。发现15000个输入样本和60000个目标样本。这里是我的代码： import tensorflow import keras from keras.datasets import mnist from keras.models impor

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Tensorflow将图像传递给简单的MNIST数据模型

我有简单的MNIST数据分类模型，准确率在92％左右。我想知道是否有任何方法可以用数字提供图像并获取该数字的输出标签？图像可以来自mnist测试数据，而不是自定义图像，只是为了避免图像预处理？以下是我的模型的代码。感谢 import tensorflow as tf #reset graph tf.reset_default_graph() #constants learning_

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使用MNIST示例的deeplearning4j代码错误

请帮助我！我正在使用deeplearning4j开展一个项目。 MNIST示例运行得非常好，但是我的数据集出现错误。我的数据集有两个输出。 int height = 45; int width = 800; int channels = 1; int rngseed = 123; Random randNumGen = new Random(rngseed); int batchSiz

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Tensorflow权重初始化

关于tensorflow网站上的MNIST tutorial，我运行了一个实验（gist）以查看不同权重初始化对学习的影响。我注意到，与我在流行的[Xavier, Glorot 2010] paper中读到的内容相比，无论初始化权重如何，学习都很好。不同的曲线表示不同的值w用于初始化卷积和完全连接层的权重。请注意，w的所有值都可以正常工作，即使0.3和1.0以较低性能结束，某些值训练得更快 -

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无法在Google云上加载mnist数据集ml

我想在Google云端ml上运行MNIST的简单深度学习模型。我尝试通过tensroflow的效用方法tensorflow.examples.tutorials.mnist来下载并解压缩它。不幸的是，当我在云中使用它时，我的代码看不到它。我有这样的例外：没有这样的文件或目录：'gs：//bucket/path/train-images-idx3-ubyte.gz当我浏览存储桶时，文件在那里，但张量

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用TensorFlow添加更多图层错误

我想在张量流中添加更多图层到我的神经网络，但是在这里我收到了这个错误。 ValueError: Dimensions must be equal, but are 256 and 784 for 'MatMul_1' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,256], [784,256]. 这就是我如何创建权重和偏见。 # Store layers weigh