用PyTorch实现MNIST手写数字识别 使用numpy实现手写数字识别,一前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三搭建网络四训练模型1.设置学习率2.模型训练五模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结一前期工作环境:python3.
首先导入需要的包。 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.utils.data as Data4importtorchvision 接下来需要下载mnist数据集。我们创建train_data。使用torchvision.datasets.MNIST进行数据集的下载。 1train_data =torchvision.datasets.MNIST(2root='./mnist/',#下载到该目录下3train=True,#为训练数据4tr...
一个样本的格式为[data,label],第一个存放数据,第二个存放标签 https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/data/num_workers 表示用多少个子进程加载数据 shuffle 表示在装载过程中随机乱序 train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=2)tes...
然后需要自己在dataset里导出一些图片:我保存在了mnist_pi文件夹下,“_”后面的是标签,主要是在pc端导出保存到树莓派下 树莓派推理端的代码,需要numpy手动重新搭建网络,并且需要手动实现conv2d卷积神经网络和maxpool2d最大池化,然后加载那些保存的矩阵参数,做矩阵乘法和加法 importnumpy as npimportosfromPILimportImage...
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类,加载pytorch的模型参数,推理mnist手写数字识别,并使用多进程加速,这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别训练代码在电脑上,cpu就能