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...
毕业之后从事cv工作有两三年,从最初的卷积神经网络搭建,到现在目标检测、语义分割,一步步走来,遇到了太多的坑,本文从如何快速、清晰的实现一个cv的helloword之mnist手写数字识别。本文是新手级教程,大佬勿喷! CNN模型识别mnist 代码地址:GitHub - zyf-xtu/DL: deep learning 在classification/zyf_mnist目录下 如果对...
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:...
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...
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】 ...
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...
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...
MNIST数据集样例数目较多且为图片信息,近些年随着深度学习技术的发展,对于大多数视觉任务,通过构造并训练卷积神经网络可以获得更高的准确率,本项目将基于PyTorch框架完成网络的训练以及识别的任务。 二、卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度神经网络中的一种,其受生物视觉认知机制启发而来,神经元之间使用类似动物视觉皮层...
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架,具有简单易用、动态计算图、高效的GPU加速支持等优点。它广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域,并且拥有丰富的社区资源,方便用户获取帮助和支持。导入PyTorch并不复杂,需要先确保已经安装了Python和pip。具体步骤如下: 安装PyTorch在命令行中输入以下...
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...