我是靠谱客的博主 土豪小甜瓜,最近开发中收集的这篇文章主要介绍tensorflow开发之 基于softmax的手写数字识别(含源码),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

文章目录

    • 训练过程
        • 定义神经网络
        • 模型训练
        • 可视化训练结果
        • 模型存储
        • 模型加载
        • 模型使用
    • 源码

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训练过程

定义神经网络

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模型训练

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可视化训练结果

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模型存储

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模型加载

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模型使用

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源码

# 读取数据
import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(imgTrain, labelTrain),(imgTest, labelTest) = mnist.load_data(path='mnist.npz')
# 将2维矩阵变为1维向量
print('source data structure')
print(imgTrain.shape, type(imgTrain))
print(imgTest.shape, type(imgTest))

imgTrain = imgTrain.reshape(60000, 784)
imgTest = imgTest

最后

以上就是土豪小甜瓜为你收集整理的tensorflow开发之 基于softmax的手写数字识别(含源码)的全部内容,希望文章能够帮你解决tensorflow开发之 基于softmax的手写数字识别(含源码)所遇到的程序开发问题。

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