問題タブ [mnist]

次の形式のテンソル（ロジットと呼びます）を変換したい

次の形式のテンソル (ラベルと呼びます) に

たとえば、batch_size=3 の場合

tensorflow mnist の例 ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r0.9/tensorflow/examples/tutorials/mnist )でコスト関数を 2 次関数に変更したいので、この質問が出てきました。 .py および mnist.py 内。mnist.py で変更したい:

に

しかし、問題は次のとおりです。

だから私はラベルを「ベクトル化」する必要があります!? これを行う方法を知っている人はいますか？

私は機械学習の初心者であり、テンソルフローのチュートリアルに従って、MNIST データを学習するいくつかの単純なニューラル ネットワークを作成しています。

私は（チュートリアルに従って）単層ネットワークを構築しました。精度は約0.92で、私にとっては問題ありません。しかし、もう 1 つのレイヤーを追加したところ、精度が 0.113 に低下しました。これは非常に悪い結果です。

以下は、2 つのレイヤー間の関係です。

私の構造は大丈夫ですか？パフォーマンスが悪い理由は何ですか？ネットワークを変更するにはどうすればよいですか?

MNIST データセットの読み取りについて質問があります。MNIST データセットがどのように構築されているかを理解しました。ただし、次のコードをどのように読み取るのか、私にはわかりません。couts の結果は明らかだと思う人もいるかもしれません (コメントとして値を書きました)。しかし、同じ入力で同じ正確な関数を4回使用するため、私にとっては意味がありませんが、毎回異なる出力が得られます..どうすれば可能ですか? 私の質問にあいまいさがある場合はお知らせください。

ありがとうございました。

コード開始:

TensorFlow を使用して学習モデルを作成することを学んでいます。

MNIST チュートリアルを正常に実行したので、自分のイメージでモデルをテストしたいと思います。それらは同じサイズの画像 (224x224) であり、フォルダーに分類されます。

MNIST の例のように、これらの画像をモデルの入力として使用したいと思います。MNIST データセットを開こうとしましたが、読み取れません。いくつかのバイナリ型に変換されていると思います。例を通して、MNISTデータセットはどういうわけか次のような構造を持っていると思います:

• ムニスト
• • テスト
• • • 画像
• • • ラベル
• • 訓練
• • • 画像
• • • ラベル

データセットを自分の画像ファイルの MNIST データのように見せるにはどうすればよいですか?

どうもありがとうございました！

私は TensorFlow を学習しようとしており、次のリンクから MNIST の例を実装しました: http://openmachin.es/blog/tensorflow-mnist トレーニング/テスト イメージを実際に表示できるようにしたいと考えています。だから私は最初のバッチの最初の列車の写真を表示するコードを追加しようとしています:

ここで、データは float32 型 ([0,1] の範囲の値) であるため、画像を表示するために uint16 に変換してから png にエンコードしようとしました。を使用してみtf.image.convert_image_dtype and tf.image.encode_pngましたが、成功しませんでした。生データを画像に変換して画像を表示する方法を教えてください。

https://tensorflow.github.io/serving/serving_advanced.htmlから tensorflow サービングの例を複製しようとしています

しかし、次のエラーが発生します。Tensorflow ライブラリ エラーの可能性があります。どんな助けでも大歓迎です。

こんにちは、Python でニューラル ネットワークの実装を数週間遊んでいて、17% 未満の誤分類エラーに達していないように見えるため、検査のためにコードを入れています。さまざまな学習率の値、さまざまな隠れニューロンの数を試してきましたが、まだあまり改善されていません。私の実装が基本的な従来のニューラル ネットワークであることは十分承知していますが、インターネットで見られる他の実装によると、より良い結果を期待していました。これが皆さんにとって興味深いものであることを願っています。私のコードで何が問題になる可能性があるかについて新しいアイデアを教えていただければ本当に素晴らしいと思います。または、これが従来の実装でできる最善のことだと思うかもしれません何か新しいものを追加します。それもクールです。

いずれにせよ、これが私のコードです。十分に読みやすいことを願っています。ニューラルネットワークがどのように機能するかを理解するための方法であるため、できるだけ単純にしようとしました。

編集:おそらく私の質問はあまり明確ではありません。基本的に、皆さんが興味を持っている場合は、現在の実装で誤分類エラーを17％未満に改善できる詳細を見つけるのを手伝ってほしいです。行う。私はこのトピックに深く興味を持っていますが、私は初心者であり、実装を改善するのに役立ついくつかのスマートなアイデアがあれば素晴らしいと思います.

ファイル: mnist_dataset.py - mnist データの抽出

ファイル: NN.py - ニューラル ネットワークの実装