2663 lines
142 KiB
Plaintext
2663 lines
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Plaintext
{
|
||
"cells": [
|
||
{
|
||
"cell_type": "markdown",
|
||
"metadata": {
|
||
"collapsed": true
|
||
},
|
||
"source": [
|
||
"## 安装库\n",
|
||
"本例使用pycharm\n",
|
||
"\n",
|
||
"- 安装notebook\n",
|
||
"\n",
|
||
"```python\n",
|
||
"pip install notebook\n",
|
||
"```\n",
|
||
"\n",
|
||
"- 安装tensorflow\n",
|
||
"\n",
|
||
"本例使用了**tf-nightly**\n",
|
||
"\n",
|
||
"```python\n",
|
||
"pip install tf-nightly\n",
|
||
"```"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 1,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [],
|
||
"source": [
|
||
"#导入keras\n",
|
||
"import tensorflow.keras as keras"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 2,
|
||
"metadata": {
|
||
"collapsed": false
|
||
},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"1.11.0-dev20180831\n"
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"#导入tensorflow\n",
|
||
"import tensorflow as tf\n",
|
||
"print(tf.__version__)"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "markdown",
|
||
"metadata": {},
|
||
"source": [
|
||
"## 下载mnist数据\n",
|
||
"keras默认从https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz下载，但国内很难连上，\n",
|
||
"可以参考http://www.cnblogs.com/shinny/p/9283372.html。手动下载mnist.npz，然后修改mnist.py中的引用路径。\n",
|
||
"如果找不到mnist.py，可以用everthing搜索。\n",
|
||
"\n",
|
||
"mnist.npz已上传到datasets文件夹，可从[这里]()下载。"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 3,
|
||
"metadata": {
|
||
"collapsed": true
|
||
},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"[[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 18 18 18 126 136\n 175 26 166 255 247 127 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 30 36 94 154 170 253 253 253 253 253\n 225 172 253 242 195 64 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 49 238 253 253 253 253 253 253 253 253 251\n 93 82 82 56 39 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 18 219 253 253 253 253 253 198 182 247 241\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 80 156 107 253 253 205 11 0 43 154\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 1 154 253 90 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 139 253 190 2 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 190 253 70 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 35 241 225 160 108 1\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 81 240 253 253 119\n 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 186 253 253\n 150 27 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 93 252\n 253 187 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 249\n 253 249 64 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 46 130 183 253\n 253 207 2 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 39 148 229 253 253 253\n 250 182 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24 114 221 253 253 253 253 201\n 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 23 66 213 253 253 253 253 198 81 2\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 18 171 219 253 253 253 253 195 80 9 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 55 172 226 253 253 253 253 244 133 11 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 136 253 253 253 212 135 132 16 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0\n 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]\n"
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"mnist = tf.keras.datasets.mnist\n",
|
||
"(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()\n",
|
||
"print(x_train[0])"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 4,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"data": {
|
||
"text/plain": [
|
||
"<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
|
||
]
|
||
},
|
||
"execution_count": 0,
|
||
"metadata": {},
|
||
"output_type": "execute_result"
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
|
||
"\n",
|
||
"plt.imshow(x_train[0],cmap=plt.cm.binary)\n",
|
||
"plt.show()"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 4,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"5\n"
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"print(y_train[0])"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 6,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"[[0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0.00393124 0.02332955 0.02620568 0.02625207 0.17420356 0.17566281\n 0.28629534 0.05664824 0.51877786 0.71632322 0.77892406 0.89301644\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0.05780486 0.06524513 0.16128198 0.22713296\n 0.22277047 0.32790981 0.36833534 0.3689874 0.34978968 0.32678448\n 0.368094 0.3747499 0.79066747 0.67980478 0.61494005 0.45002403\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0.12250613 0.45858525 0.45852825 0.43408872 0.37314701\n 0.33153488 0.32790981 0.36833534 0.3689874 0.34978968 0.32420121\n 0.15214552 0.17865984 0.25626376 0.1573102 0.12298801 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0.04500225 0.4219755 0.45852825 0.43408872 0.37314701\n 0.33153488 0.32790981 0.28826244 0.26543758 0.34149427 0.31128482\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0.1541463 0.28272888 0.18358693 0.37314701\n 0.33153488 0.26569767 0.01601458 0. 0.05945042 0.19891229\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0.0253731 0.00171577 0.22713296\n 0.33153488 0.11664776 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.20500962\n 0.33153488 0.24625638 0.00291174 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.01622378\n 0.24897876 0.32790981 0.10191096 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0.04586451 0.31235677 0.32757096 0.23335172 0.14931733 0.00129164\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0.10498298 0.34940902 0.3689874 0.34978968 0.15370495\n 0.04089933 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0.06551419 0.27127137 0.34978968 0.32678448\n 0.245396 0.05882702 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0.02333517 0.12857881 0.32549285\n 0.41390126 0.40743158 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.32161793\n 0.41390126 0.54251585 0.20001074 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0.06697006 0.18959827 0.25300993 0.32678448\n 0.41390126 0.45100715 0.00625034 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0.05110617 0.19182076 0.33339444 0.3689874 0.34978968 0.32678448\n 0.40899334 0.39653769 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0.04117838 0.16813739\n 0.28960162 0.32790981 0.36833534 0.3689874 0.34978968 0.25961929\n 0.12760592 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0.04431706 0.11961607 0.36545809 0.37314701\n 0.33153488 0.32790981 0.36833534 0.28877275 0.111988 0.00258328\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0.05298497 0.42752138 0.4219755 0.45852825 0.43408872 0.37314701\n 0.33153488 0.25273681 0.11646967 0.01312603 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0.37491383 0.56222061\n 0.66525569 0.63253163 0.48748768 0.45852825 0.43408872 0.359873\n 0.17428513 0.01425695 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0.92705966 0.82698729\n 0.74473314 0.63253163 0.4084877 0.24466922 0.22648107 0.02359823\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]\n [0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. 0. 0.\n 0. 0. 0. 0. ]]\n"
|
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]
|
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|
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{
|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r 7488/60000 [==>...........................] - ETA: 1:19 - loss: 0.6892 - acc: 0.8092"
|
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]
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|
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|
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|
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]
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|
||
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|
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|
||
]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r22976/60000 [==========>...................] - ETA: 20s - loss: 0.4046 - acc: 0.8846"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r38848/60000 [==================>...........] - ETA: 7s - loss: 0.3207 - acc: 0.9070"
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r55008/60000 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.2738 - acc: 0.9199"
|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r55616/60000 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.2724 - acc: 0.9202"
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|
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|
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|
||
]
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r60000/60000 [==============================] - 16s 266us/step - loss: 0.2628 - acc: 0.9231\n"
|
||
]
|
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|
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|
||
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|
||
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|
||
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|
||
]
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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]
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||
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|
||
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|
||
]
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|
||
]
|
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|
||
]
|
||
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
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]
|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
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|
||
]
|
||
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|
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|
||
]
|
||
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r26848/60000 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 0.1137 - acc: 0.9641"
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|
||
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|
||
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|
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|
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]
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|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r42592/60000 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.1107 - acc: 0.9651"
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|
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|
||
]
|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r55872/60000 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.1102 - acc: 0.9653"
|
||
]
|
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{
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"name": "stdout",
|
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|
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|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r56480/60000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1101 - acc: 0.9654"
|
||
]
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|
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|
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|
||
]
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|
||
]
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|
||
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|
||
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|
||
]
|
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|
||
]
|
||
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|
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|
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|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r60000/60000 [==============================] - 6s 94us/step - loss: 0.1091 - acc: 0.9657\n"
|
||
]
|
||
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|
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"Epoch 3/3\n\r 32/60000 [..............................] - ETA: 13s - loss: 0.0103 - acc: 1.0000"
|
||
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|
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|
||
]
|
||
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|
||
]
|
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|
||
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|
||
]
|
||
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|
||
]
|
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|
||
]
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|
||
]
|
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|
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|
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|
||
]
|
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||
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|
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|
||
]
|
||
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|
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|
||
]
|
||
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|
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|
||
]
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
||
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|
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|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
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|
||
]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
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|
||
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|
||
]
|
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},
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|
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|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
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|
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|
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|
||
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|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r27776/60000 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 0.0700 - acc: 0.9781"
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r44192/60000 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 0.0722 - acc: 0.9777"
|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r44768/60000 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 0.0720 - acc: 0.9778"
|
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|
||
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|
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|
||
]
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|
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|
||
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|
||
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|
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|
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|
||
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|
||
]
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|
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]
|
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|
||
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|
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|
||
]
|
||
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|
||
]
|
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|
||
]
|
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|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r60000/60000 [==============================] - 5s 88us/step - loss: 0.0734 - acc: 0.9774\n"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"data": {
|
||
"text/plain": [
|
||
"<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x11f4b0f0>"
|
||
]
|
||
},
|
||
"execution_count": 7,
|
||
"metadata": {},
|
||
"output_type": "execute_result"
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"model = tf.keras.models.Sequential()\n",
|
||
"model.add(tf.keras.layers.Flatten())\n",
|
||
"model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))\n",
|
||
"model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu))\n",
|
||
"model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax))\n",
|
||
"model.compile(optimizer='adam',\n",
|
||
" loss='sparse_categorical_crossentropy',\n",
|
||
" metrics=['accuracy'])\n",
|
||
"model.fit(x_train, y_train, epochs=3)"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 8,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\r 32/10000 [..............................] - ETA: 16s"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r 1984/10000 [====>.........................] - ETA: 0s "
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r 3616/10000 [=========>....................] - ETA: 0s"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r 5472/10000 [===============>..............] - ETA: 0s"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r 7424/10000 [=====================>........] - ETA: 0s"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r 9216/10000 [==========================>...] - ETA: 0s"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r10000/10000 [==============================] - 0s 33us/step\n"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"0.08594731002748013\n0.9724\n"
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"val_loss, val_acc = model.evaluate(x_test, y_test)\n",
|
||
"print(val_loss)\n",
|
||
"print(val_acc)"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 11,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
||
"text": [
|
||
"[[9.53800483e-10 4.13974988e-08 9.63402272e-06 ... 9.99987006e-01\n 3.76439218e-08 1.63102136e-08]\n [1.16434228e-06 5.50908226e-05 9.99845266e-01 ... 6.32908268e-08\n 1.54847658e-06 8.88011817e-11]\n [2.30798406e-07 9.99758661e-01 2.87582479e-05 ... 6.05444657e-05\n 1.01758385e-04 2.04155128e-07]\n ...\n [7.34766203e-09 7.92606329e-07 2.05224126e-07 ... 2.40176407e-04\n 1.97922691e-05 1.55702903e-04]\n [1.92211246e-06 1.36700965e-06 1.57981830e-07 ... 2.59264675e-06\n 3.77733348e-04 1.34573186e-09]\n [6.45424265e-08 1.09266011e-07 2.74380028e-07 ... 7.79992426e-09\n 3.70285527e-08 3.45061602e-09]]\n"
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"predictions = model.predict(x_test)\n",
|
||
"print(predictions)"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 12,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"name": "stdout",
|
||
"output_type": "stream",
|
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|
||
"7\n"
|
||
]
|
||
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|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"import numpy as np\n",
|
||
"\n",
|
||
"print(np.argmax(predictions[0]))"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 13,
|
||
"metadata": {},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
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|
||
"image/png": "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\n",
|
||
"text/plain": [
|
||
"<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
|
||
]
|
||
},
|
||
"metadata": {},
|
||
"output_type": "display_data"
|
||
}
|
||
],
|
||
"source": [
|
||
"plt.imshow(x_test[0],cmap=plt.cm.binary)\n",
|
||
"plt.show()"
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"cell_type": "code",
|
||
"execution_count": 14,
|
||
"metadata": {
|
||
"collapsed": false
|
||
},
|
||
"outputs": [
|
||
{
|
||
"ename": "NotImplementedError",
|
||
"evalue": "",
|
||
"traceback": [
|
||
"\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
|
||
"\u001b[1;31mNotImplementedError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
|
||
"\u001b[1;32m<ipython-input-14-2f138d73a748>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m 1\u001b[0m \u001b[1;31m#保存模型引发NotImplementedError\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m 2\u001b[0m \u001b[1;31m#之后再更新\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 3\u001b[1;33m \u001b[0mmodel\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0msave\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'epic_num_reader.json'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
|
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"\u001b[1;31mNotImplementedError\u001b[0m: "
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],
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"output_type": "error"
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}
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],
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"source": [
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"#保存模型引发NotImplementedError\n",
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"#之后再更新\n",
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"model.save('epic_num_reader.json')"
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]
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}
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],
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"metadata": {
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"kernelspec": {
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"display_name": "Python 2",
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"language": "python",
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"name": "python2"
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},
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"language_info": {
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"codemirror_mode": {
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"name": "ipython",
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"version": 2
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},
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"file_extension": ".py",
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"mimetype": "text/x-python",
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"name": "python",
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"nbconvert_exporter": "python",
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"pygments_lexer": "ipython2",
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"version": "2.7.6"
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}
|
||
},
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"nbformat": 4,
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"nbformat_minor": 0
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}
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