mnist

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手書き数字0および1（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）の散布図を作成したいとします。私は2つの0と2の4つのサンプルを取った。各手書き数字は、次元1の相互778マトリックスを有するピクセル値を有する。ここでは、これらの桁の散布図を2次元で分割して分離可能かどうかを確認します。私はRでそれらをプロットしようとしましたが、最終的なプロットは点の混合です。各桁

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MNISTデータセットイメージを白い背景に黒い文字として表示するために、matplotlib imshow（）で使用するcmap（カラーマップ）

元のMNISTイメージはグレースケール文字を含む白い背景です。 0は白を、255は黒を、中間は灰色です。同じフォーマットを使用するkerasによって提供されるデータセットのコピーを使用しています。私はmatplotlibを使用してデータセットの例を表示していますが、cmapを'gray'にすると、以下のような白い文字で黒い背景が表示されます。 import matplotlib.pyplot a

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PyBrain mnistの分類

PyBrainでmnistのデータを分類しようとしています。以下はは、訓練のためのコードです： def train_net(self): print("Build network") net = buildNetwork(784, 30, 10, bias=True, hiddenclass=TanhLayer, outclass=SoftmaxLayer) ba

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テンソルフローのために私自身のデータをどのように準備するのですか？

私はUbuntu 14.04にTensorflowをインストールします。私はMNIST For ML Beginnersチュートリアルを完了しました。わかりました。また、自分のデータを使用しようとしています。私は列車のデータをT [1000] [10]としている。ラベルはL [2]、1または0です。データにはどのようにアクセスできますかmnist.train.images？

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Theano CUDA例外

は私がtheanoするのは比較的新しいだと私は私の GPU上mnist例を実行したいが、私は次のような出力が得られます。 Using gpu device 0: GeForce GTX 970M (CNMeM is disabled) Loading data... Building model and compiling functions... WARNING (theano.gof.c

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TensorFlow：形状誤差

は私のMNIST分類ネットワークを訓練した後、私は、テストデータの「予測」したいとテスト入力の形状 testimages = np.array(test) print(testimages.shape) > (28000, 784) feed_dict = {x: [testimages]} classification = sess.run(y, feed_dict) とValueE

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TensorFlowでイメージを7x7に縮小する方法は？

私はチュートリアルDeep MNIST for Expertsを読んでいます。 Densely Connected Layerセクションの始めに、「[...]画像サイズが7x7に縮小されました」と記載されています。私はこれらの7x7マトリックスにどのようになっているのか分かりません。私の理解では、28x28で始まり、5x5コンボリューションカーネルの2つのレイヤーを持っています。 28を4で割っ

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TensorFlowは、numpy配列からデータセットを作成します。

TensorFlowは、データを格納するのに最適な方法です。これは、例えば、MNISTデータをこの例に格納するために使用される。 >>> mnist <tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets.<locals>.DataSets object at 0x10f930630> 入力と出力のnumpy配列があるとし