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AI_人工智能
MNIST模型&数据集导出测试
发布于 2021-04-28 16:50:56 浏览:589
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[tocm] ```python #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[11]: import tensorflow as tf # In[12]: tf.__version__ # In[13]: tf.keras.__version__ # In[14]: mnist=tf.keras.datasets.mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() tf.print(x_train.shape,y_train.shape,x_test.shape,y_test.shape) # In[15]: x_train=tf.keras.utils.normalize(x_train,axis=1) x_test=tf.keras.utils.normalize(x_test,axis=1) x_train=tf.expand_dims(x_train,-1) x_test=tf.expand_dims(x_test,-1) print(x_train.shape,x_test.shape) # In[16]: model=tf.keras.models.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(2,(3,3),input_shape=(28,28,1))) model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D()) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(2,(3,3),activation='sigmoid')) model.add(tf.keras.layers.MaxPool2D()) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation='sigmoid')) model.add(tf.keras.layers.Softmax()) model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) # model.fit(x_train,y_train,epochs=5) # val_loss,val_acc=model.evaluate(x_test,y_test) #print('loss:',val_loss,'acc:',val_acc) # In[17]: print(y_test[:20]) tf.argmax(model.predict(x_test[:20]),axis=1) # In[18]: model.summary() keras_model_file='keras_minst_2.h5' tf.keras.models.save_model(model,keras_model_file) # In[9]: # converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(keras_model) # tflite_model=converter.convert() # open("keras_mnist_model.tflite", "wb").write(tflite_model) # In[19]: tflite_model = tf.keras.models.load_model('keras_minst_2.h5') converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_save = converter.convert() open("keras_minst_3.tflite", "wb").write(tflite_save) # In[51]: ## mnist datasets export to file str(x_test[1].numpy().flatten().tolist()) with open("mnist_set.h",mode='w') as f: for i in range(5): f.write('#define MNIST_'+str(i)+'_'+str(y_test[i])+' '+str(x_test[i].numpy().flatten().tolist())+'\n') # In[ ]: ```
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霍格沃茨的小学生
这家伙很懒,什么也没写!
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