文件名称：Mnist-数字分类
文件大小：1.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 03:34:02
Python
Mnist-数字分类 这是一个使用mnist手写数据集的机器学习教程项目。 自制文件夹旨在作为一种无需使用外部程序包即可直接创建神经网络的方法。 这使用从下载的mnist数据集。 该数据集不包含在此仓库中。 tf文件夹使用tensorflow库包含相同的文件。 settens的教程启发了使用tensorflow的神经网络。 这一工作效率更高。 有两种不同类型的文件： 训练 训练模型，然后创建一个窗口以显示来自测试数据集的图像以及该模型预测的猜测。 绘图位数 用户可以在屏幕上绘制，然后使用模型查看绘制的图像是否匹配任何数字。
【文件预览】：
Mnist-Digit-Classification-main
----NumberClassification_homemade()
--------weights.txt(151KB)
--------TrainDigitClassification.py(4KB)
--------DrawDigits.py(3KB)
--------NeuralNetwork.py(7KB)
----num_classification.model()
--------variables()
--------saved_model.pb(99KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(830B)
----NumberClassification_tf()
--------NeuralNet_tf.py(1KB)
--------__pycache__()
--------Train_tf.py(4KB)
--------DrawDigits_tf.py(3KB)