由于mnist的图像大小为28*28,如vgg、resnet等网络的入网尺寸较之太大,故不太适合mnist数据集,这里我们自定义实现一个简单的3层卷积神经网络,包含conv、bn、relu、pool等网络基本单元。 网络结构图: cnn结构(画图太糙) 网络结构:本网络包含三个卷积部分,一个自适应池化和一个全连接层,其中每个卷积部分包含卷积、...
如果使用程序下载失败,请将其他途径下载的MNIST数据集[文件]和[解压文件]放置在<data/MNIST/raw/>位置下,本文的程序及文件结构图如下: 其中,model文件夹用来存储每个epoch训练的模型参数,根文件夹下包含model.py用于训练模型,test.py为测试集测试,show.py为展示部分 1.2 程序部分 importtorchimporttorch.n...
(以进行低维Tensor的可视化) cnn = CNN() #新建了一个CNN对象,其实是一系列的函数/方法的集合 cnn = cnn.cuda() #*.cuda()将模型的所有参数和缓存移动到GPU print(cnn) def plot_with_labels(lowDWeights, labels): plt.cla() #clear当前活动的坐标轴 X, Y = lowDWeights[:, 0], lowDWeights[:...
test_set = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transf...
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...
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 卷积神经网络(CNN) 机器学习深度学习人工智能卷积神经网络神经网络 假设给定一张图(可能是字母X或者字母O),通过CNN即可识别出是X还是O,如下图所示 CristianoC 2020/05/31...
MNIST虽然很简单,但是值得我们学习的东西还是有很多的。 项目虽然简单,但是个人建议还是将各个模块分开创建,特别是对于新人而言,模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。 CNN模块:卷积神经网络的组成; train模块:利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型 test模块:加载训练好的模型对测试集数据进行测试 cnn.pt :...
pytorch下载mnist 的几个数据集 pytorch cnn mnist 目录 一、导入库、设置超参数 二、下载、读取MNIST数据集 三、DataLoader 四、读取测试集 五、设计、创建网络 1.设计网络 2.创建网络 3.新建网络 六、优化器、损失函数 七、准备测试集数据 八、训练神经网络...
简介:本文将通过详细的步骤,带领您使用PyTorch构建一个卷积神经网络(CNN),用于识别MNIST手写数字数据集。我们将从零开始,逐步讲解每个步骤,包括数据预处理、模型构建、训练和测试等。文章最后将提供源代码和注释,以帮助您更好地理解每个细节。通过本文的学习,您将掌握使用PyTorch构建卷积神经网络的基本方法,并能够应用到...
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(...