“第一个TF程序:MNIST案例简介”的版本间的差异
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(创建页面,内容为“这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello…”) |
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2017年11月4日 (六) 03:15的版本
这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。
当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST。
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片:
它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几。比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1。
在此教程中,我们将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型 -- 尽管我们会在之后给你源代码去实现一流的预测模型 -- 而是要介绍下如何使用TensorFlow。所以,我们这里会从一个很简单的数学模型开始,它叫做Softmax Regression。
对应这个教程的实现代码很短,而且真正有意思的内容只包含在三行代码里面。但是,去理解包含在这些代码里面的设计思想是非常重要的:TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。因此,这个教程会很详细地介绍这些代码的实现原理。
MNIST数据集
- MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website。在这里,我们提供了一份python源代码用于自动下载和安装这个数据集。
- 源代码在GitHub上,下面也贴出源码:
# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================== """Functions for downloading and reading MNIST data.""" from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import gzip import os import tempfile import numpy from six.moves import urllib from six.moves import xrange # pylint: disable=redefined-builtin import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets