mnist

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    如何从文档中获取图像的边框（如MNIST手写的字符）？

    我想提取手写字符，写入像这样的框。 我正在提取29像素的宽度的正方形，这给我像这些图像。 正确识别字符，个别字符图像必须非常干净。与此类似， 我在做什么是， 计算水平和垂直投影每个图像的 。 遍历两个数组的每个元素。如果投影值大于某个阈值，则意味着它没有遇到边界。它删除边界周围的空白。 然后在图像中找到轮廓。 如果轮廓的面积大于某个阈值。获取边界矩形并裁剪。 但问题是，该方法并不准确。在某些情况下
    python opencv neural-network computer-vision mnist 2017-10-04

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    当我将MNIST tensorflow代码应用于我的数据集时，为什么我会得到“nan”损失

    我的项目目标是检查我的数据集的神经网络权重图。 我跟着MNIST example code工作正常。 MNIST数据集具有784（28 * 28）pixel_data输入和10 class_data输出。 我的数据集有72（8 * 9）pixel_data输入和4 class_data输出。 我做了代码来处理我的数据集相同的格式作为MNIST数据集 ，但是当我训练时，损失继续给出“NAN”值。您可
    python-3.x tensorflow neural-network mnist 2017-10-04

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    神经网络MNIST

    我一直在研究神经网络一段时间，并用python和numpy做了一个实现。我用XOR做了一个非常简单的例子，它运行良好。所以我想我会走得更远，试试MNIST数据库。 有我的问题。我正在使用784个输入，30个隐藏和10个输出神经元的神经网络。 隐藏层的激活功能只吐出一个，使网络基本停止学习。我正在做的数学是正确的，并且相同的实现与XOR示例很好地结合，我正在正确地阅读MNIST。所以我不明白，问题出
    python numpy neural-network mnist 2017-10-09

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    URLError <的urlopen错误[WinError 10054]在Tensorflow时运行“MNIST = input_data.read_data_sets（” MNIST_data /“ one_hot = TRUE）”

    import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("/MNIST_data/",one_hot=True) 当运行该代码，我得到了以下错误： URLError: <urlopen error [WinErro
    python tensorflow deep-learning mnist 2017-10-12

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    未在Tensorflow MNIST教程中指定会话对象

    为什么Tensorflow图层教程中没有Session对象？是否有可能以某种方式获得它？ 教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/layers 的源代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.3/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist.py 在进
    python tensorflow mnist 2017-08-25

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    无法取得张

    的值当运行MNIST数据集，我想知道究竟是什么训练batch.Here在我的模型的输出结果是我的代码：（我还没有添加优化和损失函数）： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # the total pixels of the inp
    tensorflow mnist 2017-08-25

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    InvalidArgumentError编码时MNIST教程

    这些是我的第一个tensorflow步骤，我想如果别人有与我一样的问题，如果有解决方法。 我编码的MNIST教程和我当前的代码段是： #placeholder for input x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # None means a dimension can be of any length #Weights for the mo
    tensorflow mnist 2017-08-29

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    在tflearn我怎样才能添加偏见在基于mnist的模型开始

    我正在使用mnist数据来建立一个模型来读取分数，我知道他们会聚集在5左右。我怎么能添加一个偏见来考虑到这一点？
    mnist tflearn 2017-09-05

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    蟒蛇 - 裁剪

    我试图预测MNIST使用的数据集&蟒蛇手写数字手写数字的图像。现在，我必须将已裁剪的图像作为程序的输入。 进一步处理，以使其MNIST数据集格式使用下面的函数完成，但如何自动裁剪作为输入一个随机的形象？ def imageprepare(argv): """ This function returns the pixel values. The imput is a
    python image-processing crop mnist 2017-09-06

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    在MNIST上进行培训，检测数字序列？

    在MNIST集上训练好模型后，我如何将图像分类为两位数？更一般地说，我该如何训练一个模型来检测图像上的任意数量的数字？
    machine-learning computer-vision mnist 2017-09-13
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