好的,以下是使用PyTorch构建CNN模型并在CPU上实现MNIST数据集分类的步骤,同时给出准确率和几张识别结果的示例。 1. 导入必要的PyTorch库和MNIST数据集 首先,我们需要导入必要的PyTorch库和加载MNIST数据集。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvisi...
29#target_transform 一种函数或变换,输入目标,进行变换3031train_loader =torch.utils.data.DataLoader(32datasets.MNIST('./data', train=True, download=True,33transform=transforms.Compose(34[transforms.ToTensor(),35transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])),36batch_size=64, shuffle=True)3738test_...
构建CNN MNIST分类器 我们使用以下CNN架构构建一个模型来对MNIST数据集中的图像进行分类: 卷积层#1:应用32个5x5滤镜(提取5x5像素的子区域),具有ReLU激活功能 池化层#1:使用2x2过滤器执行最大池化,步长为2(指定池区域不重叠) 卷积层#2:应用64个5x5滤镜,具有ReLU激活功能 集合层#2:再次,使用2x2过滤器执行最大...
示例2 -- CIFAR10 数据集和图像分类 在此示例中,我们将研究图像理解中使用最广泛的数据集之一,该数据集用作简单但通用的基准。 在此示例中,我们将构建一个简单的 CNN 模型,以了解解决此类分类问题所需的一般计算结构。 数据集说明和加载 该数据集包含 40,000 个32x32像素的图像,代表以下类别:飞机,汽车,鸟类,...
在之前的教程中,我演示了如何使用TensorFlow创建卷积神经网络(CNN)来对MNIST手写数字数据集进行分类。 TensorFlow是一款出色的工具,具有很强的功能和灵活性。 但是,对于快速原型制作工作,它可能有点冗长。Keras是一个更高级别的库,可以在TensorFlow或Theano上运行,旨在简化构建深度学习网络的过程。 事实上,在TensorFlow的...
简介:本文介绍了如何使用Keras搭建卷积神经网络(CNN)进行图片分类任务,特别是使用MNIST数据集。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,帮助提升代码编写效率。通过数据准备、模型构建、编译和训练等步骤,实现了手写数字的分类。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens...
本文旨在扩展对 3D 数据进行卷积操作的概念。我们将构建一个 3D CNN,它将在 3D MNIST 数据集上执行分类 从这里下载数据集:https://www.kaggle.com/datasets/daavoo/3d-mnist 数据集概述 我们将在数据集中使用fulldatasetvectors.h5文件。该文件具有从所有 3D 点云的体素...
基于CNN构建识别模型Mnist 基础知识点 模型构建 一般卷积层,relu层,池化层可以写成一个套餐,即Sequential() 注意卷积最后结果还是一个特征图,需要把图转成向量才可以做分类or回归任务 nn.sequential nn.sequential:一个序列容器,用于搭建神经网络的模块按照被传入构造器的顺序添加到nn.sequential()容器中。
使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:version 2.3.1 tensorflow:version 2.1.0 这篇博客并不会讲keras,tensorflow的安装,不过值得注意的是,如果自己电脑有英伟达的显卡就尽量去装gpu版本的tensorflow,然...
02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN【尚学堂·百战程序员】是Keras入门教程(通俗易懂、极速上手!)的第2集视频,该合集共计4集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。