LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 导入经典数据集加载模块 # 加载 MNIST 数据集 (x

1、关于tf数据集         需要加入tf.enable_eager_execution() import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # tfds works in both Eager and Graph modes tf.enable_eager_execution() mnist_train = tfds.load(name=mni

代码如下 _init_.py from flask import Flask, request, url_for, redirect, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/cool_form', methods=['GET', 'POST']) def cool_form(): if request.method == 'POST': # do stuff when the for

不知观众是否喜欢看科技频道，什么我爱发明，什么Discovery Channel ,还有什么MT修改频道。。。。好吧，说得太多了，反正楼主都喜欢看点。 费话少叙，咱们书归正传。

文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预测了一次而且仅被预测一次，比较每组的预测误差，选取误差最小的那一组作为训练模型。 下图所示 2.StratifiedShuffleSplit函数的使用 官方文档 用法： from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit St

这个冲就行了！） 大家别怕电话停机，因为你的电话卡本来就打算扔了的！ 这个原理就是：传奇SF的短信平台有个漏洞，就是你充值元宝的时候不是 元宝一到帐就扣电话费，而是等10分后开始扣费~所以你在没有扣你电话费

部署python flask项目到云服务器 这是我第一次写博客，写的不好请多多见谅。 操作环境是ubuntu16.04，使用xshell和xftp工具，记得进入root用户，如果没有需要设置，怎么设置后面更新。 Python 3.5.2(自带的，需要设置python为默认的python版本)然后安装pip（sudo apt-get install python-pip） sudo update-alternatives –install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1 sudo update-alternatives –install /

很荣幸您能看到这篇文章，相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的，特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。 通过这篇文章，你能够学习到 tensorflow一些方法的用法 mnist数据集的使用方法以及下载 CNN卷积神经网络具体python代码实现 CNN卷积神经网络原理 模型训练、模型的保存和载入 Tensorflow实战mnist手写数字识别 关于这个mnist手写数字识别实战，我是跟着某课网上的教学视频跟着写

注：阅读本博客之前，你需要先掌握：全连接神经网络，卷积神经网络的基本原理。 背景介绍 随着LeNet-5，AlexNet，VGG等神经网络结构的出现，卷积神经网络逐渐从单纯的只拥有卷积操作和下采样的神经网络发展为具有max pooling、dropout以及非线性函数的神经网络。在网络结构变得不断复杂的同时，人们发现，神经网络的效率并没有预期得到提升，反而容易出现梯度消失等情况，因而导致loss难以减少等现象。 对于出现梯度消失的原因，大家可以参考这篇： https://blog.csdn.net/jasonleesjtu/article/details/89185185 ResNet通过在两

数据集为sklearn提供的加利福利亚房价预测数据集 import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import pandas as pd import numpy as np import sklearn import time import sys import os # 加载数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch