famous MNIST dataset! Figure 2-10: Latency v/s accuracy trade off for unoptimized representation (float) and quantized representation (8-bit) using a convolutional net trained on the CIFAR-10 dataset. Project: through quite a bit of theory and exercises on quantization. It is time to put them into practice. MNIST (Modified NIST) handwritten digit recognition is a well-known problem in the deep learning field. network should be able to learn. MNIST (Modified NIST) handwritten recognition is one of the most commonly solved problems by beginners in the deep learning field. The MNIST dataset was assembled and processed

快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 • TensorFlow 2 开发环境搭建 • 使用 tf.keras.datasets 加载数据 • 使用 tf.data.Dataset 加载数据 • 使用 tf.keras.Model 管理模型 • Fashion MNIST 数据集介绍 • 使用 TensorFlow 2 训练分类网络 目录 TensorFlow 2 开发环境搭建 TensorFlow 2 支持的操作系统 使用 tf.keras.datasets.mnist 数据集 使用 tf.keras.datasets.mnist 数据集 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.data.Dataset 加载数据 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 加载 List 使用 tf.data.Dataset.from_generator 加载 Generator Model 构建模型 使用 tf.keras.Model 训练模型 保存和加载 h5 模型 保存和加载 SavedModel 模型 Fashion MNIST 数据集介绍 Original MNIST dataset The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training

PyTorch 进阶 5.1 合并与分割 5.2 数据统计 5.3 张量比较 5.4 填充与复制 5.5 数据限幅 5.6 高级操作 5.7 经典数据集加载 5.8 MNIST 测试实战 5.9 参考文献 第 6 章 神经网络 6.1 感知机 6.2 全连接层 6.3 神经网络 6.4 激活函数 6.5 输出层设计 6.6 误差计算 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第 12 章 自编码器 12.1 自编码器原理 12.2 MNIST 图片重建实战 12.3 自编码器变种 12.4 变分自编码器 12.5 VAE 实战 12.6 参考文献 第 13 章 生成对抗网络 13.1 博弈学习实例 13 置信网络 图 1.8 浅层神经网络发展时间线 1.2.2 深度学习 2006 年，Geoffrey Hinton 等人发现通过逐层预训练的方式可以较好地训练多层神经网 络，并在 MNIST 手写数字图片数据集上取得了优于 SVM 的错误率，开启了第三次人工智 能的复兴。在论文中，Geoffrey Hinton 首次提出了 Deep Learning 的概念，这也是(深层)神 经网络被叫作深度学习的由来。2011

compile and train the Keras models. Let us apply our learning and create a simple MPL based ANN. Dataset module Before creating a model, we need to choose a problem, need to collect the required data the data and return the data as training and test set. Let us check the data provided by Keras dataset module. The data available in the module are as follows,  CIFAR10 small image classification topics classification  MNIST database of handwritten digits  Fashion-MNIST database of fashion articles  Boston housing price regression dataset Let us use the MNIST database of handwritten

出，大脑仍然能够自己执行认知功能。换 句话说，即使我们不知道如何编写计算机程序来识别“Alexa”这个词，大脑自己也能够识别它。有了这一能 力，我们就可以收集一个包含大量音频样本的数据集（dataset），并对包含和不包含唤醒词的样本进行标记。 利用机器学习算法，我们不需要设计一个“明确地”识别唤醒词的系统。相反，我们只需要定义一个灵活的 程序算法，其输出由许多参数（parameter）决 学习模型参数的最佳值。该数据集由一些为训练而收集的样本组成，称为训练数据集（training dataset，或 称为训练集（training set））。然而，在训练数据上表现良好的模型，并不一定在“新数据集”上有同样的性 能，这里的“新数据集”通常称为测试数据集（test dataset，或称为测试集（test set））。 综上所述，可用数据集通常可以分成两部分：训练数据集用于拟合模型参数，测试数据集用于评估拟合的模 两个原因。首先，训练网络（在计算上）非常昂贵。在上个世纪末，随机存取存储器（RAM）非常强大，而计 算能力却很弱。其次，数据集相对较小。事实上，费舍尔1932年的鸢尾花卉数据集是测试算法有效性的流行 工具，而MNIST数据集的60000个手写数字的数据集被认为是巨大的。考虑到数据和计算的稀缺性，核方法 （kernel method）、决策树（decision tree）和图模型（graph models）等强大的统计工具（在经验上）证明

start with data augmentation in the next section. Data Augmentation Data Augmentation is a set of dataset manipulation techniques to improve sample and label efficiencies of deep learning models. Over the help to overcome dataset shortcomings like: small size, skewed samples, or partial coverage. It is fair to ask: why don’t we just get more data? Consider the following examples. MNIST dataset contains 70,000 the pictures of their flukes2. The primary challenge with that dataset is the limited number of sample pictures for each whale. The dataset contains over 5000 individuals with more than 2000 having just

… SKU 小图 -> 手动分类 “Hello TensorFlow” Try it！ 应⽤用：分类训练集与验证集划分 https://www.pinlandata.com/rp2k_dataset Categoried Stats # SKUs # Train images # Test images # Total Images # Images/SKUs Low-Temperature TensorFlow” Try it！ 扩展：图像分类常用数据集综述 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST & Fashion-MNIST https://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.html CIFAR-10 & CIFAR-100 http://image-net caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ Caltech 101 & Caltech 256 https://www.pinlandata.com/rp2k_dataset 扩展：图像分类更多应⽤用场景介绍 图像分类应用：牛脸识别与畜牧险维保 图像分类应用：户型图识别（空间、家具） 原始户型图 空间分割 （整体效果） 空间分割 （中间结果） 图像分类应用：智能相册

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 12.5 MNIST 手写字符数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 12.6 Fashion-MNIST 时尚物品数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络 (CNN) 快速开始 11 • IMDB 电影评论情感分类：基于词序列的 LSTM • Reuters 新闻主题分类：多层感知器 (MLP) • MNIST 手写数字分类：MLP 和 CNN • 基于 LSTM 的字符级文本生成 … 等等。 3.1.5.1 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类： import keras from padding='same')(x) # 返回 x + y z = keras.layers.add([x, y]) 3.2.7.3 共享视觉模型 该模型在两个输入上重复使用同一个图像处理模块，以判断两个 MNIST 数字是否为相同的数字。 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten from keras.models

. . . . . . . . . . . 19 4.1 自定义 Variable 数据与网络训练 19 4.2 准确率的可视化 22 4.3 分类结果的可视化 23 4.4 自定义 Dataset 数据集 25 3 4.5 总结 27 Literature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 于简化模型训练很有好处。pytorch 中有两个 模块是用来导入数据的：torch.utils.data.Dataset 以及 torch.utils.data.DataLoader。 Dataset 存储样本以及它们的标签等信息，Dataset 可以使用预加载的数据集（例如 mnist）， 也可以使用自定义的数据集；而 DataLoader 是把样本进行访问和索引的工具，它实现了迭代器 功能，也就是说它可以依次将 torch . u t i l s . data import Dataset from torch . u t i l s . data import DataLoader 前面说过，Dataset 可以存储自定义数据，我们可以继承 Dataset 类，在子类中实现一些固定 功能的函数，这样就相当于封装了自己的数据为 Dataset 类型。为了方便起见，我们先描述如何 使用预加载数据，然后第