tensorflow实现残差网络方式(mnist数据集)

数值计算的实验计算残差是一个双精度的

Google产品分析Zlatan Kremonic介绍了卷积神经网络的机制,并使用TensorFlow框架演示了卷积神经网络在MNIST数据集上的应用。 卷积神经网络(CNN)是一种前馈人工神经网

主要介绍了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

采用全连接神经网络实现手写体数字识别，内容为《tensorflow实战Google深度学习框架》第六章代码。参考原作者上传到github上代码。

将mnist 转为 png 的 python 代码,博客里有更详细的讲解

1. MNIST数据集加载与查看 1.1 内置数据集介绍 dir(tf.keras.datasets) 1.2 MNIST数据集加载 mnist = tf.keras.datasets.mnist m

mnist数据集,一共4个文件,训练集、训练集标签、测试集、测试集标签

手写数字识别数据集MNIST,官网下载下来的是一个奇怪格式; 我将其转换为JPG图片保存下来,为学习之用。(mnist2jpg.py 转换脚本也有提供)

手写体数据集，训练集60K+测试集10K以行的形式fea，类标gnd

数据集包括了MNIST和FashionMNIST,有原始数据集raw和经过torchvision.datasets处理过的processed目录