자습노트: mnist 공식 데이터를 표시하는 그림과 탭
1292 단어 tensorflow
#python 3.6
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import matplotlib.pyplot as plt
index=3 # ,
mnist=input_data.read_data_sets('/tmp/data/', one_hot=True)
image=np.reshape(mnist.train.images[index],[28,-1])
print(mnist.train.labels[index]) # label
plt.imshow(image, cmap=plt.get_cmap('gray_r')) #
plt.show()
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
Mediapipe를 사용한 맞춤형 인간 포즈 분류OpenCV의 도움으로 Mediapipe를 사용하여 사용자 지정 포즈 분류 만들기 Yoga Pose Dataset을 사용하여 사용자 정의 인간 포즈 분류를 생성하겠습니다. 1. 리포지토리 복제: 데이터세트 다운로드:...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.