TensorFlowでのMNIST学習結果を、実際に手書きして試す - すぎゃーんメモ
Deep Learningという言葉を色んなところで聞くようになり、Googleからも TensorFlow というものが出たし、そろそろちょっと勉強してみるか〜 ということで初心者が機械学習に手を出してみた。 TensorFlowのtutorialを見てみると、まず最初に「MNIST」という手書き文字の識別問題が出てくる。その問題に対して、こういうモデルを作ってこうやって学習させていくと91.2%くらいの識別率になります、さらに飛躍させてこういうモデルでこうやって学習させると99.2%くらいまで識別率が上がります、とか書いてあって、確かになるほどーと数字で納得もできるのだけど、せっかくなら実際にその学習結果を使って自分の書いた数字を識別してもらいたいじゃないか、ということで そういうのを作ってみた。 https://github.com/sugyan/tensorflow-mnist c
TensorBoard: Embedding Visualization
This tutorial demonstrates training a simple Convolutional Neural Network (CNN) to classify CIFAR images. Because this tutorial uses the Keras Sequential API, creating and training your model will take just a few lines of code. Import TensorFlow import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt 2023-10-27 06:01:15.153603: E external/local
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