training_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', # dataset存储路径 train=True, # True表示是train训练集,False表示test测试集 transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将原数据规范化到(0,1)区间 download=DOWNLOAD_MNIST, ) # 打印MNIST数据集的训练集及测试集的尺寸 print(training_da...
本文使用的是最简单的CNN模型,如果是第一次接触深度学习的话,可以先试着把代码跑通,然后再尝试去理解其中的代码。 1. MNIST手写数字数据集介绍 MNIST手写数字数据集来源是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制,数据集获取的网址为:yann.lecun....
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(...
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...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN) 卷积层(Convolutional layer),卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。 池化层(Pooling),它实际上一种形式的向下采样。有多种不同形式的非线性池化函数...
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。
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 ...
在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别. 云时之间 2018/05/29 1.1K7 【深度学习】5:CNN卷积神经网络原理 卷积神经网络批量计算 前言:先坦白的说,深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的,我也是通过不断地看相关的视频资料、文献...
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...
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...