带数据增强，模型保存恢复功能的mnist识别。90行代码cnn实现，简单易上手，正确率超99%

手写识别（HandWriting Recognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程，是人机交互最自然、最方便的手段之一。直接可用

主要介绍了tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

MNIST机器学习入门 机器学习两大应用场景：分类(classification)与回归(regression)。 回归问题通常来预测一个值，其标签的值是连续的，例如预测房价，天气等任何连续性的走势，数值。

matlab蔡氏混泥土仿真代码mnist-malab 视觉识别Demo主题及其应用 手写识别问题的数据取自： 获取数据后，我们将在数据目录中有4个文件，包括数据训练和数据测试的图像和标签。 模型目录是训练完成时存储相应模型的地方。 此存储用于在测试执行期间加载模型。 另外，关于使用斯坦福大学开发的命令加载MNIST数据集的图像和标签，请参考以下链接： 主程序由两个文件组成，包括包含 GUI 组件的 main.fig 文件和包含程序实现组件的 main.h 文件。 主要处理：GUI部分 在创建GUI文件时，matlab会自动创建一个与GUI文件名同名的.m文件，内置空函数供用户实现。 在此 GUI 中，将有 2 个弹出窗口允许用户选择特征（原始、HOG、LBP）并选择 ML 方法（KNN、SVM）接下来将有 2 个训练和测试按钮分别用于执行训练和测试分别与用户选择的特征和ML算法ML 训练部分 训练完成后，状态将发生变化，以便用户知道应用程序在做什么。 之后，我们将加载训练数据集，从 GUI 中选择的特征中，我们将执行相应的模型提取。 在演示中，我在提取特征时有更多选择。 HOG 我使用

TensorFlow MirroredStrategy示例 使用MNIST的MirroredStrategy示例。 设置 virtualenv env source env/bin/activate pip install tensorflow 镜像策略介绍 MirroredStrategy通过启用train_distribute在争论tf.estimator.RunConfig 。 distribution = tf . contrib . distribute . MirroredStrategy () config = tf . estimator . RunConfig ( train_distribute = distribution , model_dir = "/tmp/mnist_convnet_model" ) mnist_classifier = tf .

这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。 这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。 这个是tensorflow的mnist数据集，有时候官网给的地址由于各种原因上不去，可以从这里下载。

博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

mnist.npz 数据集 具体载入过程代码中有& 可执行代码 一份是CNN（运行时间大概超五分钟）一份是全连接层（运行速度快，测试用）

机器学习课程#MNIST数据集上的卷积神经网络实验，基于pytorch。包括：数据可视化、train训练代码与test测试代码。 都是包装好的代码，做实验只要修改其中指定行的代码即可。内置【说明文件.md】来帮助你更快地了解！！！