该文件包含了mnist手写数字图片，便于单张图片测试Lenet网络

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

主要介绍了Python tensorflow实现mnist手写数字识别,结合实例形式分析了基于tensorflow模块使用非卷积与卷积算法实现手写数字识别的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下

今天小编就为大家分享一篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

# GAN网络生成MNIST手写数字Pytorch代码 数据集链接在压缩包里，通过百度网盘下载。

MNIST手写数字数据集，包含四个文件，分别是训练数据，训练标签，测试数据，测试标签

基于CNN的MNIST手写数字识别，最简单的卷积神经网络，附带源码和说明文档，代码有UI页面，可以实现对MNIST数字识别，也可以实现对手写录入数字识别

简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果 PyTorch实战 本文选用上篇的

MNIST手写数字数据集，有时候网络不好，无法在线下载，故上传至csdn

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题：输入黑白的手写阿拉伯数字，通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集，通过import引入MNIST数据集并进行读取，会自动从网上下载所需文件。 %matplotlib inline import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist=input_da