一般来讲，这个问题是由于使用tensorflow2.x从而无法导入mninst。tensorflow2.x将数据集集成在Keras中。
解决方法：将代码改为
import tensorflow as tf tf.__version__ mint=tf.keras.datasets.mnist (x_,y_),(x_1,y_1)=mint.load_data() import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(x_[0], cmap="binary") plt.show()
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欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。 卷积神经网络通过它在图像数据中的应用而获得了广泛的应用，并且是目前检测图像内容或包含在图像中的最先进的技术。 CNN的基本结构如下：Convolution -> Pooling -> Convolution -…
开发者社区技术周刊又和大家见面了，萌妹子主播为您带来第三期“开发者技术联播”。让我们一起听听，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。 中国首个芯片大学，南京集成电路大学即将落地 特斯拉将在未来几周内发布“零干预”全自动驾驶软件 TIOBE 10 月榜单：Python 有望第二？Rust 出局前二十 PostgreSQL全球开发组宣布PostgreSQ…
自己通过网上查询的有关张量的解释，稍作整理。 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n…
目录 训练脚本，同时打印网络结构，保存了网络图和loss，acc图，保存训练的模型 加载模型（这里只加载模型文件包括了网络），单张图片预测 显示中间某层的feature map 比如看conv2d_1 (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 这个的feature map 同样的，我需要看pool层之后的feature map 同样的，我需要看…
刚进实验室，被叫去看CNN。看了一些博客和论文，消化了很久，同时觉得一些博客存在一些谬误。我在这里便尽量更正，并加入自己的思考。如果觉得本文有哪里不妥或疑惑，请在下面发表评论，大家一起探讨。如有大神路过，请务必教我做人。然后，那些捣乱的，泥垢，前面左转不送。 卷积神经网络(CNN)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully …
参考连接 ： https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77816566 1000*1000 的图像， 1000000个隐层神经元，参数个数： 10^12 –> 10^8 –> 100（单一卷积核）,或者10000（100个卷积核）
目标检测 各位关注的同学，在此向向大家表示歉意，没有及时给大家带来好的分享及推送。马上入秋了，相信很多同学都有很多科研成果，祝大家科研顺利，硕果累累。今天我们继续说说目标检测的那些事情。 导 读 目前大部分的目标检测算法都是独立地检测图像中的目标，如果模型能学到目标之间的关系显然对于检测效果提升会有很大的帮助，因此作者希望在检测过程中可以通过利用图像中obj…
代码如下： from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected f…
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