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怎么把mnist的识别结果输出

发布网友 发布时间:2022-05-24 18:26

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1个回答

热心网友 时间:2023-10-25 02:20

其实就是python怎么读取binnary file
mnist的结构如下,选取train-images

TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):
[offset] [type] [value] [description]
0000 32 bit integer 0x00000803(2051) magic number
0004 32 bit integer 60000 number of images
0008 32 bit integer 28 number of rows
0012 32 bit integer 28 number of columns
0016 unsigned byte ?? pixel
0017 unsigned byte ?? pixel
........
xxxx unsigned byte ?? pixel

也就是之前我们要读取4个 32 bit integer

试过很多方法,觉得最方便的,至少对我来说还是使用
struct.unpack_from()

filename = 'train-images.idx3-ubyte'
binfile = open(filename , 'rb')
buf = binfile.read()

先使用二进制方式把文件都读进来

index = 0
magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
index += struct.calcsize('>IIII')

然后使用struc.unpack_from
'>IIII'是说使用大端法读取4个unsinged int32

然后读取一个图片测试是否读取成功

im = struct.unpack_from('>784B' ,buf, index)
index += struct.calcsize('>784B')

im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)

fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(im , cmap='gray')
plt.show()

'>784B'的意思就是用大端法读取784个unsigned byte

完整代码如下

import numpy as np
import struct
import matplotlib.pyplot as plt

filename = 'train-images.idx3-ubyte'
binfile = open(filename , 'rb')
buf = binfile.read()

index = 0
magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)
index += struct.calcsize('>IIII')

im = struct.unpack_from('>784B' ,buf, index)
index += struct.calcsize('>784B')

im = np.array(im)
im = im.reshape(28,28)

fig = plt.figure()
plotwindow = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(im , cmap='gray')
plt.show()

只是为了测试是否成功所以只读了一张图片
怎么把mnist的识别结果输出

mnist的结构如下,选取train-images TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):[offset] [type] [value] [description]0000 32 bit integer 0x00000803(2051) magic number 0004 32 bit integer 60000 number of images 0008 32 bit integer 28 number of rows ...

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MNIST手写数字识别——广西大学模式识别(2)

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基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别matlab仿真

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使用Pytorch环境实现Minst手写数字识别

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在matlab中怎样读取minister数据集?

= decodefile(filename)读取文件头信息 读取图片像素值 转换为灰度图片 保存图片 返回处理结果 end main 函数实现代码如下:function main()加载 MNIST 数据集 执行 decodefile 函数 显示图片 end 确保所有文件与数据集在同一目录下,运行 main.m 文件,即可在 MATLAB 中随机显示 MNIST 数据集中的图片。

7步完全掌握手写数字识别Mnist

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paddle掌握(一)paddle安装和入门

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365深度学习基础营:p1周pytorch实现mnist手写数字识别

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MINST手写数据集训练

接着,进行模型训练和评估;最后,尝试识别手写数字。实验结果:预测准确率达到0.9748,损失值为0.081368。总结:通过使用PyTorch框架,成功搭建并训练了一个简单的卷积神经网络模型,用于处理MNIST手写数字数据集。实验成果显示,该模型在手写数字识别任务中表现出较高的准确度,具备实际应用潜力。

下面代码的输出结果是 程序的输出结果是 下面代码运行后的输出结果为 程序运行后输出的结果是 手写识别识别准确率 结果输出 mnist mnist数据集读取 数字识别数据集
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