第一步:准备数据 mnist开源数据集 第二步:搭建模型 我们这里搭建了一个LeNet5网络 参考代码如下: importtorchfromtorchimportnnclassReshape(nn.Module):defforward(self,x):returnx.view(-1,1,28,28)classLeNet5(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.net=nn.Sequentia...
ToTensor(),) # datasets.MNIST:是Pytorch的内置函数torchvision.datasets.MNIST,可以导入数据集 # train=True :读入的数据作为训练集 # transform:读入我们自己定义的数据预处理操作 # download=True:当我们的根目录(root)下没有数据集时,便自动下载 2 数据处理 如果是采用pickle.load加载数据,那么我们需要使用map...
1. MNIST MNIST 数据集是一个包含了 50000 个训练数据,10000个测试数据的手写数字数据集,每张手写数字图像大小为为 ,包含 10 个类别。 2. LeNet5 LeNet5 由 LeCun 等人在论文 Gradient-based learning applied to document recognition 中提出,其模型架构图如下: 关于模型的解读可以参考论文原文或者博客 LeNet5...
基于pytorch框架的手写数字识别(mnist数据集) 手写数字识别 前段时间开始学习pytorch,学习了一点pytorch的小语法,在网上找到了pytorch入门写CNN的代码,自己尝试读懂加上注释。更多的了解一下pytorch,代码注释写的还算清楚,在阅读代码之前可以看一下我收获的知识都是在代码里遇到的不会的语句,我自己通过阅读别博客获取的知...
基于pytorch的mnist手写数字识别中loss随epoch减小的图像,主要框架来自于这篇文章:,下面会以原文来代称这篇文章本文在原文的基础上增加了交叉熵以及mnist数据集的处理,并对卷积层反向传播更新权重的代码进行了一些相应的改动。建议先按原文脉络学习一下相关理论知识(原
1) 数据导入dataloader.py:加载 MNIST手写数据集,获取测试集与训练集。 2) 模型model.py:定义用于图像分类的卷积神经网络的结构。 3) 训练器trainer.py:训练模型,计算训练损失并对参数进行梯度更新,并在测试集上评估模型。 4) 主函数main.py:设置超参数,启动整个训练与测试流程。
pytorchimageinputsizewidth 上篇博文《使用循环神经网络做手写数字识别》介绍了利用LSTM做手写数字的识别,想着好事成双,也写一个姊妹篇卷积网络实现手写数字的识别。 卡尔曼和玻尔兹曼谁曼 2019/03/03 7150 「深度学习一遍过」必修19:基于LeNet-5的MNIST手写数字识别 深度学习python腾讯云开发者社区githubgit https://gi...
在本文中,我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络,并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。 2、使用pytorch实现手写数字识别 2.1任务目的 如本文标题所示,MNIST手写数字识别的主要目为:训练出一个模型,让这个模型能够对手写数字图片进行分类。 2.2开发环境 ...
本文目的在于训练一个模型,使其能对手写的数字图片进行分类识别,并不断优化使其准确度尽可能地提高 一、数据预处理 (1)运行时所需库 importnumpyasnpimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportos.path ...
output=F.log_softmax(x,dim=1)#损失函数,计算分类后的每个数字的概率值 dim表示按行 return output #6定义优化器 model=Digit().to(DEVICE)#定义模型 optimizer=optim.Adam(model.parameters())#创建一个优化器 #7定义def train_model(model,device,train_loader,optimizer,epoch): ...