資訊專欄INFORMATION COLUMN
pip install tensorflow接下來，我們需要導(dǎo)入TensorFlow和MNIST數(shù)據(jù)集。在Python中，你可以使用以下代碼來導(dǎo)入它們：
python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data現(xiàn)在，我們可以使用以下代碼來下載MNIST數(shù)據(jù)集：
python
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
這個(gè)命令將會(huì)下載MNIST數(shù)據(jù)集，并將其保存到“MNIST_data/”文件夾中。one_hot=True參數(shù)將會(huì)把標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成one-hot編碼。
現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地下載了MNIST數(shù)據(jù)集。如果你想查看數(shù)據(jù)集中的圖片，可以使用以下代碼：
python import matplotlib.pyplot as plt image = mnist.train.images[0].reshape((28, 28)) plt.imshow(image, cmap="gray") plt.show()這個(gè)命令將會(huì)顯示訓(xùn)練集中的第一張圖片。你可以更改索引來查看其他圖片。 總結(jié)一下，TensorFlow提供了一個(gè)非常簡單的方法來下載MNIST數(shù)據(jù)集。通過導(dǎo)入TensorFlow和MNIST數(shù)據(jù)集，以及使用input_data.read_data_sets()命令，你可以輕松地下載和使用MNIST數(shù)據(jù)集。
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摘要：首先需要添加一個(gè)新的占位符用于輸入正確值計(jì)算交叉熵的表達(dá)式可以實(shí)現(xiàn)為現(xiàn)在我們知道我們需要我們的模型做什么啦，用來訓(xùn)練它是非常容易的。 學(xué)習(xí)softmax回歸模型 一. 下載mnist數(shù)據(jù)集 新建一個(gè)download.py 代碼如下： Functions for downloading and reading MNIST data. from __future__ import abso...
當(dāng)涉及到深度學(xué)習(xí)和人工智能時(shí)，TensorFlow是一個(gè)非常流行的編程框架。它是由Google開發(fā)的開源庫，被廣泛用于各種應(yīng)用程序中，從語音識(shí)別到圖像分類。 在本文中，我將向您介紹如何下載和安裝TensorFlow，以及如何開始使用它來構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。 首先，您需要確保您的計(jì)算機(jī)上已經(jīng)安裝了Python。TensorFlow支持Python 3.6到3.8版本。您可以在Python官網(wǎng)上下載...
摘要：近日，該論文的一作終于在上公開了該論文中的代碼。該項(xiàng)目上線天便獲得了個(gè)，并被了次。 當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)理論是由Geoffrey Hinton大神在2007年確立起來的，但是如今他卻認(rèn)為，CNN的特征提取層與次抽樣層交叉存取，將相同類型的相鄰特征檢測(cè)器的輸出匯集到一起是大有問題的。去年9月，在多倫多接受媒體采訪時(shí)，Hinton大神斷然宣稱要放棄反向傳播，讓整個(gè)人工智能從頭再造。10月，人們關(guān)注已久...
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