## PyTorch ## 你好，MNIST 主讲人：龙良曲 ## 0 ## DL is NOT a Toy ## - MNIST - each number owns 7000 images - train/test splitting: 60k vs 10k  ## 下一课时 实战MNIST ## Thank You

快速入门与实战》视频课程 ## 第五部分 目录 - 手写体数字 MNIST 数据集介绍 • MNIST Softmax 网络介绍 • 实战 MNIST Softmax 网络 • MNIST CNN 网络介绍 - 实战 MNIST CNN 网络 # 手写体数字 MNIST 数据集介绍 ## MNIST 数据集介绍 MNIST 是一套手写体数字的图像数据集，包含 60,000 个训练样例和 10 amp; # THE MNIST DATABASE # of handwritten digits Yann LeCun, Courant Institute, NYU Corinna Cortes, Google Labs, New York Christopher J.C. Burges, Microsoft Research, Redmond The MNIST database of test set images (1648877 bytes) t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes) ## MNIST 手写体数字介绍 MNIST 图像数据集使用形如 [28, 28] 的二阶数组来表示每个手写体数字，数组中的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为 $ 28 \times 28 $ 像素。 ![I

- 使用 tf.keras.datasets 加载数据 - 使用 tf.data.Dataset 加载数据 - 使用 tf.keras.Model 管理模型 - Fashion MNIST 数据集介绍 - 使用 TensorFlow 2 训练分类网络 TensorFlow 2 开发环境搭建 ## TensorFlow 2 支持的操作系统 • Python 3.5–3.7 • > callbacks constraints datasets ## Overview boston_housing cifar10 cifar100 fashion_mnist imdb mnist reuters > estimator experimental ▲ initializers #### Module: tf.keras.datasets ![ small images classification dataset. fashion_mnist module: Fashion-MNIST dataset. imdb module: IMDB sentiment classification dataset. mnist module: MNIST handwritten digits dataset. reuters module:

demonstrate the size reduction and inference efficiency improvements. The project will use the famous MNIST dataset!  Figure through quite a bit of theory and exercises on quantization. It is time to put them into practice. MNIST (Modified NIST) handwritten digit recognition is a well-known problem in the deep learning field. network should be able to learn. MNIST (Modified NIST) handwritten recognition is one of the most commonly solved problems by beginners in the deep learning field. The MNIST dataset was assembled and processed

1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST测试实战 5.9 参考文献 第6章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第12章 自编码器 12.1 自编码器原理 12.2 MNIST 图片重建实战 12.3 自编码器变种 12.4 变分自编码器 12.5 VAE 实战 12.6 参考文献 第13章 生成对抗网络 13.1 博弈学习实例 jpg) 图 1.8 浅层神经网络发展时间线 #### 1.2.2 深度学习 2006 年，Geoffrey Hinton 等人发现通过逐层预训练的方式可以较好地训练多层神经网络，并在 MNIST 手写数字图片数据集上取得了优于 SVM 的错误率，开启了第三次人工智能的复兴。在论文中，Geoffrey Hinton 首次提出了 Deep Learning 的概念，这也是(深层)神经网络被叫作深度学习的由来。2011

[Image](/uploads/documents/d/2/0/3/d203e99d6cb066cd89cc35531775c47e/p3_2.jpg) ## 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 ## 理解TF ## 开始使用 TensorFlow TensorFlow 是一个用于研究和生产的开源机器学习库。TensorFlow 4. 过拟合和欠拟合 5. 保存和加载 阅读 Keras 指南 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 31775c47e/p4_2.jpg) ## Mac CPU运行结果 [shunwang-macbookpro:scripts shunwang$ python3 0921_tfv2_01_mnist.py 2019-09-19 09:45:31.310623: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports

[ML GDE] [TensorFlow Docs] Feedback Survey 📝 Training and Evaluating the CNN MNIST Classifier We've coded our MNIST CNN model function; now we're ready to train and evaluate it. Load Training function to cnn_mnist.py with the following code: def main(unused_argv): # Load training and eval data mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist") train_data = mnist.train.images np.array train_labels = np.asarray(mnist.train.labels, dtype=np.int32) eval_data = mnist.test.images # Returns np.array eval_labels = np.asarray(mnist.test.labels, dtype=np.int32) Even though

newswire topics classification • MNIST database of handwritten digits • Fashion-MNIST database of fashion articles • Boston housing price regression dataset Let us use the MNIST database of handwritten digits images. Below code can be used to load the dataset: from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() ## where • Line 1 imports minst from the keras dataset module datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop import numpy as np ## Step 2: Load data Let us import the mnist dataset

首先，训练网络（在计算上）非常昂贵。在上个世纪末，随机存取存储器（RAM）非常强大，而计算能力却很弱。其次，数据集相对较小。事实上，费舍尔1932年的鸢尾花卉数据集是测试算法有效性的流行工具，而MNIST数据集的60000个手写数字的数据集被认为是巨大的。考虑到数据和计算的稀缺性，核方法（kernel method）、决策树（decision tree）和图模型（graph models）等强大的 ### 1.6 深度学习的成功案例 人工智能在交付结果方面有着悠久的历史，它能带来用其他方法很难实现的结果。例如，使用光学字符识别的邮件分拣系统从20世纪90年代开始部署，毕竟，这是著名的手写数字MNIST数据集的来源。这同样适用于阅读银行存款支票和对申请者的信用进行评分。系统会自动检查金融交易是否存在欺诈。这成为许多电子商务支付系统的支柱，如PayPal、Stripe、支付宝、微信、苹果、Visa 将其扩展到两个以上的数字。 Discussions $ ^{53} $ ### 3.5 图像分类数据集 MNIST数据集 (LeCun et al., 1998) 是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集 (Xiao et al., 2017)。 %matplotlib inline import torch import