import torchvision # 设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpu device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") device 输出 device(type='cuda') # 使用的是CPU 2. 导入数据 使用dataset下载MNIST数据集,并划分好训练集与测试集 使用dataloader加载数据,并设置好基本的batch_siz...
1. GPU import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import torchvision device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") device 2. Upload the File train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(...
https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最经典的mnist数据集为例,讲述了使用pytorch做机器学习的一整套流程,文中所提到的所有代码都可以到github中查看。 项目场景 简单的学习pytorch、自动求导和神经网络的知识后,我们来练习使用mnist数据集训练一个cnn手写数字识别模型。 导入模块 importtorchimport...
cnn.pt : train 的CNN模型 注意! 有GPU的小伙伴尽量使用GPU训练,GPU的训练速度比CPU的训练速度高许多倍,可以节约大量训练时间 文章目录 1、CNN 模块 CNN 模块分析 2、train 模块 3、test 模块 1、CNN 模块 MNIST的识别算法有很多,在此提供的是 卷积神经网络CNN ,其他算法也同样可以取得很好的识别效果,有兴趣...
基于pytorch实现CNN或MLP识别mnist,Mnist recognition using CNN & MLP based on pytorch 一、CNN识别mnist 如图,CNN网络由2层卷积层(Convolutional layer)、2层池化层(Pooling layer)、1层全连接层(FCN layer)组成。【1】 二、用CNN识别mnist的代码【2】【3】【4】【5】 ...
pytorch实现CNN分类器,识别MNIST数据集 以CNN为例,实现GPU加速 pytorch实现RNN分类器,识别MNIST数据集 pytorch实现RNN回归,用sin去拟合cos pytorch实现自编码 pytorch实现DQN,模拟小车顶棍子 pytorch实现GAN,画曲线 环境配置: python=3.7; torch=1.6.0; torchvision=0.7.0 6、CNN import os import torch import torch...
8、GPU的使用 9、训练结果分析 1、什么是卷积? 与数学上卷积的概念略有不同,在数学上,卷积的含义是将一个函数先进行y轴翻转,之后对应点相乘累加,在神经网路中,由于卷积核的参数是自己定义的,因此若要进行翻转,相当于修改卷积核的数值。因此,不需要再单独进行翻转,直接对应点相乘之后累加。具体过程如下图所示:...
笔记:PyTorch笔记 入门:写一个简单的神经网络3:CNN(以MNIST数据集为例)记录了如何编写一个简单的CNN神经网络,现在记录如何进一步使用GPU加快神经网络的训练。 一、将神经网络移到GPU上 # 将神经网络移到GPU上 cnn.cuda() 1. 2. 二、将测试数据移到GPU上 ...
BiliBili/!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])):...
CNN和特征可视化 使用Optuna调整超参数 K折交叉验证深入研究k折交叉验证(K fold Cross Validation) 认识自编码器 自编码器是一种无监督的深度学习算法,它学习输入数据的编码表示,然后将相同的输入重构为输出。它由编码器和解码器两个网络组成。Encoder将高维输入压缩为低维潜在代码,也称为潜在代码或编码空间,以从中...