mnist_data.rar

时间: 2023-06-07 14:02:25 浏览: 36
mnist_data.rar是一个数据集压缩文件,里面包含一组手写数字图片数据集。这个数据集是在机器视觉中常用的基础数据集之一,由60,000个训练图像和10,000个测试图像组成。每张图片都是28x28像素大小,且以灰度图的形式进行了存储,图像内容为0-9的数字之一。 mnist_data.rar数据集的应用非常广泛,它可以被用来测试和评估各种手写数字识别算法的准确性和性能。这个数据集被广泛应用在数字识别、图像处理、模式识别、深度学习等领域的研究和实践中。 因此,mnist_data.rar数据集可被作为机器学习编程中的一个重要数据源,可用来进行模型的训练、学习算法的实现和改进、以及进行各种数字识别相关的实验等。这个数据集对于学习者和研究者而言都是非常有价值的资源。
相关问题

mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True)

这段代码使用 TensorFlow 提供的 input_data 模块来读取 MNIST 数据集。 首先,`input_data.read_data_sets()` 函数用于下载和读取 MNIST 数据集。该函数接受两个参数:`source` 和 `one_hot`。 - `source` 参数指定了 MNIST 数据集的下载路径。在这个例子中,路径为 '../../MNIST_data',表示数据集将被下载到当前工作目录下的 MNIST_data 文件夹中。如果指定的路径不存在,函数会自动创建该文件夹。 - `one_hot` 参数用于指定是否将标签(label)转换为 one-hot 编码形式。在这个例子中,设置为 `True`,表示将标签转换为 one-hot 编码。 通过调用 `input_data.read_data_sets()` 函数,MNIST 数据集会被下载到指定的路径,并且被分成三个部分:训练集、验证集和测试集。 整个过程可以用如下示例代码表示: ```python from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('../../MNIST_data', one_hot=True) ``` 这样,MNIST 数据集就被成功地读取到了名为 `mnist` 的对象中,我们可以使用它来获取训练集、验证集和测试集的数据和标签。例如,`mnist.train.images` 表示训练集的图像数据,`mnist.train.labels` 表示训练集的标签数据。

mnist_model.pt

"mnist_model.pt" 是一个文件名,可能是指一个已经训练好的 MNIST 手写数字识别模型的参数文件,通常使用 PyTorch 框架保存模型参数。通过加载这个文件,可以重新创建模型并使用它来进行预测。MNIST 手写数字识别是一个经典的机器学习任务,目标是识别 0-9 十个数字之一的手写数字图像。如果你有这个文件,可以使用 PyTorch 的加载模型方法来加载它,并进行数字识别任务。

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import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

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