资源简介
卷积神经网络实现手写数字识别训练模型及可视化,支持向量机实现手写数字识别 训练模型,贝叶斯分类器实现手写数字识别训练模型,mnist数据集提取成28*28的图片形式,包含代码及25页作业报告
代码片段和文件信息
# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Thu Jun 11 20:12:33 2020
@author: vip
“““
# -*- coding:utf-8 -*-
# author zoutao
# 2017/11/2
import numpy as np
import struct
from PIL import Image
import os
import gzip
data_file = ‘C:/Users/vip/.spyder-py3/MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz‘ #需要修改的路径
# It‘s 47040016B but we should set to 47040000B
data_file_size = 47040016
data_file_size = str(data_file_size - 16) + ‘B‘
data_buf = gzip.open(data_file ‘rb‘).read()
magic numImages numRows numColumns = struct.unpack_from(
‘>IIII‘ data_buf 0)
datas = struct.unpack_from(
‘>‘ + data_file_size data_buf struct.calcsize(‘>IIII‘))
datas = np.array(datas).astype(np.uint8).reshape(
numImages 1 numRows numColumns)
label_file = ‘C:/Users/vip/.spyder-py3/MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz‘ #需要修改的路径
# It‘s 60008B but we should set to 60000B
label_file_size = 60008
label_file_size = str(label_file_size - 8) + ‘B‘
label_buf = gzip.open(label_file ‘rb‘).read()
magic numLabels = struct.unpack_from(‘>II‘ label_buf 0)
labels = struct.unpack_from(
‘>‘ + label_file_size label_buf struct.calcsize(‘>II‘))
labels = np.array(labels).astype(np.int64)
datas_root = ‘C:/Users/vip/.spyder-py3/train‘ #需要修改的路径
if not os.path.exists(datas_root):
os.mkdir(datas_root)
for i in range(10):
file_name = datas_root + os.sep + str(i)
if not os.path.exists(file_name):
os.mkdir(file_name)
for ii in range(numLabels):
img = Image.fromarray(datas[ii 0 0:28 0:28])
label = labels[ii]
#不足5位补0版本
file_name = datas_root + os.sep + str(label) + os.sep + \
str(ii).zfill(5) + ‘.png‘
img.save(file_name)
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1789 2020-06-11 20:36 机器智能\mnist_tiqu.py
文件 235 2020-06-12 13:27 机器智能\py文件功能说明.txt
文件 2721 2020-06-08 22:31 机器智能\temp.py
文件 2613 2020-06-12 13:18 机器智能\zy1.py
文件 1503 2020-06-12 11:49 机器智能\zy2.py
文件 2102 2020-06-11 19:38 机器智能\zy3.py
文件 2134121 2020-06-12 13:01 机器智能\利用卷积神经网络实现手写数字识别报告.docx
目录 0 2020-06-12 13:28 机器智能
----------- --------- ---------- ----- ----
2145084 8
- 上一篇:英飞凌单片机培训ppt
- 下一篇:国外超强的网络修复工具
评论
共有 条评论