tensorflow操作mnist数据集源代码

导入包和MNist from __future__ import division, print_function #__future__的作用是升级py2到py3的一些用法,division:精确除

TensorFlow MNIST示例 先决条件 TensorFlow 2.2.0 训练 $ python train.py \ --train_batch_size=64 \ --test_batch

从二进制文件中读取mnist数据集并将其保存为图片格式

本资源是自己初学机器学习时,成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程,资源包括官方mnist数据集,自己手写的图片资源,用tensorflow框架搭建CNN,包括数据训练和测试过程。

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 代码

模仿mnist数据集格式制作自己的数据集

电脑的显存只有2G，原始的GPU版的MNIST代码中，测试样本没有进行batch处理，而是将10000个测试样本直接存入显存（因为此处用的GPU运行程序），所以导致显存不够用而报错。此处提供一个bat

基于tensorflow1.2版本实现的mnist手写数字识别神经网络。

TensorFlow与CNN做的MNIST手写数字识别，并存储训练结果，预测时对自己写的数字进行识别。包括CNN训练，结果保存，图片预处理，图片预测

Goolge TensorFlow深度学习框架源代码，用于深度学习的算法实现等