一、mnist怎麼讀英語
MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是一種手寫數字的圖像數據庫,由NIST創造。
其英文讀音為[ˈem ɛn aɪ ɛs ti], 其中em是字母”M”的發音,en是字母”N”的發音,aɪ是”eye”的發音,ɛs是字母”S”的發音,ti是”tea”的發音。
二、mnas怎麼讀
“Mnas”不是與MNIST相似的數據庫或名稱,無法提供其標準讀音。
三、mnist手寫數字識別
讀取MNIST的手寫數字圖像,通常是將數據集下載到本地機器並解析;我們可以使用常見的機器學習或深度學習框架,例如TensorFlow,Keras或PyTorch等對其進行處理和訓練。
以下顯示如何使用TensorFlow和Keras加載MNIST數據集:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
其中x_train和y_train是訓練數據集,x_test和y_test是測試數據集。
四、mnist代碼
以下是使用Python語言(TensorFlow框架)編寫的示例代碼:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# read mnist data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# create a session
sess = tf.InteractiveSession()
# create input placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# weights and biases
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# softmax output
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# true labels placeholder
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# cross entropy loss function
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
# training optimizer
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# initialize global variables
tf.global_variables_initializer().run()
# train the model 1000 times
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
# accuracy evaluation
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
五、mnist怎麼讀英語單詞
MNIST的英文單詞讀音是”mixed national institute of standards and technology database”。
六、mnooh怎麼讀
“Mnooh”不是與MNIST相似的名稱或數據庫,無法提供其標準讀音。
七、mneskin怎麼讀
“Mneskin”不是與MNIST相似的名稱或數據庫,無法提供其標準讀音。
八、mnm怎麼讀
“Mnm”不是與MNIST相似的名稱或數據庫,無法提供其標準讀音。
九、mnet怎麼讀
“Mnet”不是與MNIST相似的名稱或數據庫,無法提供其標準讀音。
十、mnm怎麼讀英語
“MNM”不是與MNIST相似的數據庫或名稱,無法提供其標準英文讀音。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/198660.html