使用python中pytorch库实现卷积神经网络cnn对mnist的识别, 视频播放量 9513、弹幕量 7、点赞数 26、投硬币枚数 23、收藏人数 144、转发人数 25, 视频作者 licuihe, 作者简介 我的q群294272544,相关视频:卷积到底怎么卷?输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层...草
Py/AI/cnn_bili/mnist_data//train/if not os.path.exists(data_path):os.makedirs(data_path)# enumerate将可遍历对象 组合成索引 可加参数start=2 索引从2开始for i, (img, label) in enumerate(zip(train_set[0], train_set[1])):img_path = data_path+str(i)+'.jpg'# 保存图片io.imsave(im...
简介:【深度学习】实验16 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch) 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种专门用于处理图像、语音、自然语言等数据的深度学习模型。CNN的特点是可以通过卷积运算提取出图像、语音等数据中的特征,从而实现对这些数据进行分类、识别等任务。
#将mnist保存为图像 def save(): os.makedirs('mnist/train', exist_ok=True) os.makedirs('mnist/test', exist_ok=True) for i in range(10): os.makedirs('mnist/train/' + str(i), exist_ok=True) os.makedirs('mnist/test/' + str(i), exist_ok=True) # 保存训练集 for i, item in ...
使用Pytorch框架的CNN网络实现手写数字(MNIST)识别 本实践使用卷积神经网络(CNN)模型,用于预测手写数字图片。代码源文件在github上面 首先导入必要的包 numpy--->python第三方库,用于进行科学计算 PIL---> Python Image Library,python第三方图像处理库 matplotlib--->python的绘...
pytorch实现cnn猫狗识别 pytorch cnn mnist 关于一些代码里的解释,可以看我上一篇发布的文章,里面有很详细的介绍!!! 可以依次把下面的代码段合在一起运行,也可以通过jupyter notebook分次运行 第一步:基本库的导入 import numpy as np import torch import torch.nn as nn...
在MNIST上进行训练,可以说是计算机视觉里的“Hello World”任务了。 而如果使用PyTorch的标准代码训练CNN,一般需要3分钟左右。 但现在,在一台笔记本电脑上就能将时间缩短200多倍。 速度直达0.76秒! 那么,到底是如何仅在一次epoch的训练中就达到99%的准确率的呢?
上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导。本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络。 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 上图是一个简单的前馈神经网络。它接受一个输入。然后一层接着一层地传递。最后输出计算的结果。
5、pytorch训练模型的保存 CNN PyTorch 提供了许多预加载的数据集(例如 FashionMNIST),所有数据集都是torch.utils.data.Dataset 的子类,它们具有__getitem__和__len__实现的方法。因此,它们都可以传递给 torch.utils.data.DataLoader 也可以使用torch.multiprocessing并行加载多个样本的数据 。例如: ...
使用pytorch(tensorflow环境比较难配) 搭建简易神经网络模型(四个卷积层,两个全连接层) 训练MNIST手写数字数据集(60000张训练图片以及对应标签,10000张测试图片以及对应标签) torch的绝大部分函数或变量都可以在他的官网说明文档中查询 环境 本实验对环境要求不高,模型和数据集均比较小 ...