MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology)是一个手写数字数据集,通常用于训练各种图像处理系统。 它包含了大量的手写数字图像,这些数字从0到9。每个图像都是一个灰度图像,大小为28x28像素,表示了一个手写数字。 MNIST数据集分成两部分:训练集和测试集。训练集通常包含60,000张图像,用于训练模型。
在本文中,我们将使用PyTorch训练一个卷积神经网络来识别MNIST的手写数字。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架,比如Tensorflow、CNTK和caffe2。但是与其他框架不同的是,PyTorch具有动态执行图,这意味着计算图是动态创建的。 先去官网上根据指南在PC上装好PyTorch环境,然后引入库。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复...
前两部分完成了数据处理和模型设计,本小节实现如何使用模型对mnist数据集进行识别训练 首先设置超参数: # batchsize bs = 32 # learning rate lr = 0.01 # epoch epoch = 100 然后加载训练集数据,并将数据划分为训练集和验证集 # 将数据集划分训练集和验证集 def split_data(files): """ :param files: ...
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...
torchvision.datasets.MNIST: 这是PyTorch中用于加载MNIST数据集的类。 transform=torchvision.transforms.ToTensor(): 这是指定数据变换操作,将数据转换为PyTorch张量格式。 download=False: 这是指示是否下载MNIST数据集的参数,这里设置为False是因为您已经下载了数据集。
使用PyTorch实现MNIST手写数字识别可以分为以下几个步骤: 1. 加载MNIST数据集 MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集,包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。在PyTorch中,我们可以使用torchvision.datasets.MNIST来加载这个数据集。 python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transf...
/// 神经网络实现手写数字识别 /// public class NN_MultipleClassification_MNIST { private readonly string train_date_path = @"D:\Study\Blogs\TF_Net\Asset\mnist_png\train_data.bin"; private readonly string train_label_path = @"D:\Study\Blogs\TF_Net\Asset\mnist_png\train_label.bin";...
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.
PyTorch练手项目二:MNIST手写数字识别 本文目的:展示如何利用PyTorch进行手写数字识别。 1 导入相关库,定义一些参数 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#定义一些参数BATCH_SIZE =64EPOCHS =10DEVICE = torch.device("cuda...
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...