TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法

MNIST数据集介绍

MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片，数据集的官网是：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html，我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

运行上述代码会自动下载数据集并将文件解压在MNIST_data文件夹下面。代码中的one_hot=True，表示将样本的标签转化为one_hot编码。

MNIST数据集中的图片是28*28的，每张图被转化为一个行向量，长度是28*28=784，每一个值代表一个像素点。数据集中共有60000张手写数据图片，其中55000张训练数据，5000张测试数据。

在MNIST中，mnist.train.images是一个形状为[55000, 784]的张量，其中的第一个维度是用来索引图片，第二个维度图片中的像素。MNIST数据集包含有三部分，训练数据集，验证数据集，测试数据集(mnist.validation)。

标签是介于0-9之间的数字，用于描述图片中的数字，转化为one-hot向量即表示的数字对应的下标为1，其余的值为0。标签的训练数据是[55000,10]的数字矩阵。

下面定义了一个简单的网络对数据集进行训练，代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
tf.reset_default_graph()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
w = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
pred = tf.matmul(x, w) + b
pred = tf.nn.softmax(pred)
cost = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(pred), reduction_indices=1))
learning_rate = 0.01
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
training_epochs = 25
batch_size = 100
display_step = 1
save_path = 'model/'
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  for epoch in range(training_epochs):
    avg_cost = 0
    total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
    for i in range(total_batch):
      batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
      _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys})
      avg_cost += c / total_batch
    if (epoch + 1) % display_step == 0:
      print('epoch= ', epoch+1, ' cost= ', avg_cost)
  print('finished')
  correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
  accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
  print('accuracy: ', accuracy.eval({x:mnist.test.images, y:mnist.test.labels}))
  save = saver.save(sess, save_path=save_path+'mnist.cpkt')
print(" starting 2nd session ...... ")
with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  saver.restore(sess, save_path=save_path+'mnist.cpkt')
  correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
  accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
  print('accuracy: ', accuracy.eval({x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
  output = tf.argmax(pred, 1)
  batch_xs, batch_ys = mnist.test.next_batch(2)
  outputval= sess.run([output], feed_dict={x:batch_xs, y:batch_ys})
  print(outputval)
  im = batch_xs[0]
  im = im.reshape(-1, 28)
  plt.imshow(im, cmap='gray')
  plt.show()
  im = batch_xs[1]
  im = im.reshape(-1, 28)
  plt.imshow(im, cmap='gray')
  plt.show()

总结

以上所述是小编给大家介绍的TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法，希望对大家有所帮助！

赞 (0)

相关推荐

  • 详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

    详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类

    利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): for pic in os.listdir(filename+train_class): class_train.app

  • 详解如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片

    在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集. mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件. 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist数据集中导出手写体数字图片.了解这些手写体的总体形状,也有助于加深我们对TensorFlow入门课程的理解. 下面先给出通过TensorFlow api接口导出mnist手写体数字图片的python代码,再对代

  • Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords的方法

    学习谷歌的深度学习终于有点眉目了,给大家分享我的Tensorflow学习历程. tensorflow的官方中文文档比较生涩,数据集一直采用的MNIST二进制数据集.并没有过多讲述怎么构建自己的图片数据集tfrecords. 流程是:制作数据集-读取数据集--加入队列 先贴完整的代码: #encoding=utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() classes = {'test'

  • TensorFlow基于MNIST数据集实现车牌识别(初步演示版)

    在前几天写的一篇博文<如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片>中,我们介绍了如何通过TensorFlow将mnist手写体数字集导出到本地保存为bmp文件. 车牌识别在当今社会中广泛存在,其应用场景包括各类交通监控和停车场出入口收费系统,在自动驾驶中也得到一定应用,其原理也不难理解,故很适合作为图像处理+机器学习的入门案例. 现在我们不妨酝酿一个大胆的想法:在TensorFlow中通过卷积神经网络+mnist数字集实现车牌识别. 实际上车牌字符除了数字0-9,还有字母A

  • Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存

    制作自己的训练集 下图是我们数据的存放格式,在data目录下有验证集与测试集分别对应iris_test, iris_train 为了向伟大的MNIST致敬,我们采用的数据名称格式和MNIST类似 classification_index.jpg 图像的index都是5的整数倍是因为我们选择测试集的原则是每5个样本,选择一个样本作为测试集,其余的作为训练集和验证集 生成这样数据的过程相对简单,如果有需要python代码的,可以给我发邮件,或者在我的github下载 至此,我们的训练集,测试集,验证

  • tensorflow实现加载mnist数据集

    tensorflow实现加载mnist数据集

    mnist作为最基础的图片数据集,在以后的cnn,rnn任务中都会用到 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据集存放地址,采用0-1编码 mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = Tr

  • tensorflow mnist 数据加载实现并画图效果

    关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

  • TensorFlow MNIST手写数据集的实现方法

    MNIST数据集介绍 MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集.使用如下的代码对数据集进行加载: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 运行上述代码会自动下载数

  • tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)

    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

  • Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解

    Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解

    本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几.可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,通过import引入MNIST数据集并进行读取,会自动从网上下载所需文件. %matplotlib inline import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutori

  • 如何将tensorflow训练好的模型移植到Android (MNIST手写数字识别)

    [尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址:https://github.com/PanJinquan/Mnist-tensorFlow-AndroidDemo 本博客将以最简单的方式,利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别,并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行.网上也有很多移植教程,大部分是在Ubuntu(Linu

  • 基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别

    本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.CNN模型结构 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别 二.代码实现 import tensorflow as tf #Tensorfl

  • Pytorch框架实现mnist手写库识别（与tensorflow对比）

    前言最近在学习过程中需要用到pytorch框架,简单学习了一下,写了一个简单的案例,记录一下pytorch中搭建一个识别网络基础的东西.对应一位博主写的tensorflow的识别mnist数据集,将其改为pytorch框架,也可以详细看到两个框架大体的区别. Tensorflow版本转载来源(CSDN博主「兔八哥1024」):https://www.jb51.net/article/191157.htm Pytorch实战mnist手写数字识别 #需要导入的包 import torch impo

  • Python tensorflow实现mnist手写数字识别示例【非卷积与卷积实现】

    本文实例讲述了Python tensorflow实现mnist手写数字识别.分享给大家供大家参考,具体如下: 非卷积实现 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data_path = 'F:\CNN\data\mnist' mnist_data = input_data.read_data_sets(data_path,one_hot=True) #offline da

  • 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=28x28=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

  • 基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类

    本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码,供大家参考,具体内容如下 代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector import time IMAGE_PIXELS

  • Python实战之MNIST手写数字识别详解

    Python实战之MNIST手写数字识别详解

    目录 数据集介绍 1.数据预处理 2.网络搭建 3.网络配置 关于优化器 关于损失函数 关于指标 4.网络训练与测试 5.绘制loss和accuracy随着epochs的变化图 6.完整代码 数据集介绍 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片,且内置于keras.本文采用Tensorflow下Keras(Keras中文文档)神经网络API进行网络搭建. 开始之前,先回忆下机器学习

随机推荐