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サンプルMNIST handwritten numbers tutorialを実行しています。どのように私は期待出力を得るうまくいけば最初のテスト MNISTイメージとのセッションをアクティブ化し、ことができますか？私はこれを行うとは： print(sess.run(tf.convert_to_tensor(mnist.test.images[0]))) は、私は（推測）重みを持つ784-

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Tensorflow - 私自身の画像でムービーニューラルネットワークをテストする

私は、数字の画像を描き、それがMNISTで訓練されたモデルでどの桁であるかを判別できるスクリプトを書こうとしています。ここでは私のコードです： import random import image from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf import numpy

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TF MNISTの例が元のデータで機能しないのはなぜですか？

TensorFlow MNIST exampleのデータ読み込みを調整してoriginal MNIST dataを使用しました。元の例は、100エポック後に0.80を超える精度を得る。私の調整された例（それを使用するためにuse_original = Falseを設定する）は約0.09-0.10の精度（ちょうどランダムです）を取得します。理由を説明してください。 #!/usr/bin/env py

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Tensorflow：反復回数や学習率の変更があってもエラー率は向上しません

テンソルフローを使用して、mnistデータセットで簡単なCNNを展開しています。最終的に私のconvnetをデプロイしました。エラーや警告なしにコードを実行できます。しかし、端末の誤り率は常に0.098であり、反復回数や学習率を変えても改善されません。どこで私は間違えましたか？誰でも助けてくれますか？私のコード（MyConvNet.py）： import tensorflow as tf f

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MNISTをPythonでバイトで読む

私はMNISTデータセットで遊んでいますが、私はそれほど理解していない次のことに遭遇しました。しかしながら struct.pack('i', 60000) >> '`\xea\x00\x00' ：従って [offset] [type] [value] [description] 0000 32 bit integer 0x00000801(2049) magic number (

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TensorFlowとMNISTデータセット

まず最初に、私はMachine LearningとTensorFlowの新機能です。私は数週間この技術を使いこなしています。本当に好きです。しかし、私はTensorFlowと組み合わせてMNISTデータセットに関する質問をしています。私は現在、 "MN初心者向けMLIST"チュートリアル（https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mn

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グレースケールイメージをピクセル値のリストに変換するにはどうすればよいですか？

私はグレースケール、24 * 24ピクセルの画像ファイル（私はタイプを決めていないので、提案は大歓迎です）を取り、それを0（白）のピクセル値のリストに変換するPythonプログラムを作成しようとしています。〜255（黒）。このアレイを使用して、Tensor-Flow手書き認識アルゴリズムで認識できる画像のMNISTのようなバイトファイルを作成する予定です。 Iは、各画素を反復とPILインポート

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Yann LeCunのMNIST IDXファイル形式の解析

this version of the MNIST data setを開く方法を理解したいと思います。例えば、トレーニングセットのラベルファイルtrain-labels-idx1-ubyteは次のように定義されています TRAINING SET LABEL FILE (train-labels-idx1-ubyte): [offset] [type] [value] [descripti

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MNIST画像データセットと同じようにマトリックスを作ることができます。

私はベクトルマトリックスを作ろうとしています。これはMNIST画像データセットと同じです。ウェブカメラからの各画像がキャプチャされ、ベクトルに格納されます。しかし、作成した行列はMNISTデータセットとは異なります。したがって、メインコードは作成した行列に対しては機能しません。ピクセルタイプが異なるため、私はおそらくそのことを考えていました。私が気づいたのは、MNISTデータから単一の行列を