本文是该系列的第四篇,将介绍如何在GPU上使用 PyTorch 训练深度神经网络。 在之前的教程中,我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的logistic 回归模型,并且达到了约 86% 的准确度。 但是,我们也注意到,由于模型能力有限,很难再进一步将准确度提升到 87% 以上。在本文中,我们将尝试使用前向神经网络来提升...
由于Fashion-MNIST数据比较简单,仅有一个通道的灰度图像,通过叠加几层卷积层并结合超参数优化,轻松实现91%以上的准确率。本文模型构建分为五个部分:数据读取及预处理、构建卷积神经网络模型、定义模型超参数以及评估方法、参数更新、优化。 1、数据读取及预处理 以下是本文用到的Python库,同样采用GPU进行运算加速,若不...
今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 MNIST数据集的识别。 正文开始! 一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,训练样本:共60000个,其中55000个用于训练,另外5000个用于验证;测试样本:共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的...
1. MNIST MNIST 数据集是一个包含了 50000 个训练数据,10000个测试数据的手写数字数据集,每张手写数字图像大小为为 ,包含 10 个类别。 2. LeNet5 LeNet5 由 LeCun 等人在论文 Gradient-based learning applied to document recognition 中提出,其模型架构图如下: 关于模型的解读可以参考论文原文或者博客 LeNet5...
在本文中,我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络,并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。 MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于培训,10,000张用于测试。图像是灰度的,28×28像素的,并且居中的,以减少预处理和加快运行。
fromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 定义数据预处理方式transform=transforms.Compose([transforms.Resize((28,28)),# 将图像大小调整为28x28transforms.ToTensor()# 转换为Tensor格式])# 加载训练数据集train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,tra...
使用pytorch 实现手写数字识别(GPU加速) 原文链接: MNIST Handwritten Digit Recognition in PyTorch Sample Code import torch import random import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt n_epochs = 10 ...
和Tensorflow一样,Pytorch有着方便的内建函数来下载并读取常用的数据集,MNIST就是其中之一,代码如下: 此处已经将数据分为32大小的批次为小批量数据梯度下降做好了数据准备(batch_size和test_batch_size已经在其他位置定义),对于MNIST,Pytorch会将其以6 : 1的比例切分成训练集和测试集。
与前面的教程一样,变分自动编码器是在MNIST数据集上实现和训练的。 导入库和数据集 importmatplotlib.pyplotasplt# plotting libraryimport numpy as np # this module is useful to work with numerical arraysimport pandas as pd import random import torchimport torchvisionfrom torchvision import transformsfrom tor...
熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练 环境配置 实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX250 配置环境的过程中遇到了一些问题,解决方案如下: anaconda下载过慢 使用清华镜像源,直接百度搜索即可 ...