pytorch手写汉字数字识别_51CTO博客
引言在本文中,我们将在 PyTorch 中构建一个非常简单的神经网络来进行手写数字的分类。首先,我们将开始探索 MNIST 数据集,解释我们如何加载和格式化数据。然后,我们将跳转到激励和实施 Logistic regression 模型,包括前向和反向传播,损失函数和优化器。在训练模型之后,我们将评估我们是如何做的,并将我们所学到的可视化。最后,我们将使用更高级的 API,以面向对象的方式重构代码
如果需要小编其他论文翻译,请移步小编的GitHub地址  传送门:请点击我  如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote  上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算
我们现在已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效、快捷地搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们小试牛刀,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它能否准确地对手写数字图片进行识别。其具体过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化;然后使用优化好的模型对测试数据进行预
我想很多人入门深度学习可能都是从这个项目开始的,相当于是机器学习的Hello World。但我第一个深度学习项目是一年前跑的吴恩达的手指数字识别课后作业,感兴趣的读者也可以试着跑一下,写者认为看着机器学习的过程也是非常有意思的。本文代码具有详细注释,便于第一次入门深度学习的读者学习。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。 MNIST
说明:本人也是一个萌新,也在学习中,有代码里也有不完善的地方。如果有错误/讲解不清的地方请多多指出本文代码链接:GitHub - Michael-OvO/mnist: mnist_trained_model with torch明确任务目标:使用pytorch作为框架使用mnist数据集训练一个手写数字识别换句话说:输入为输出: 0比较简单直观1. 环境搭建 需要安装Pytorch,
使用pytorch实现手写数字识别的主要步骤如下: (1) 导入需要的各类包(2) 定义代码中用到的各个超参数(3) 对数据进行预处理(4) 下载和分批加载数据集(5) 利用nn工具箱构建神经网络模型,实例化模型,并定义损失函数及优化器(6) 对模型进行训练(7) 运用训练好的模型在测试集上检验效果(8) 通过可视化的方法输出模型性能结果神经网络结构设计如下: 四层神经网络:输入层 + 隐藏层1+
使用Pytorch实现手写数字识别目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型1. 思路和流程分析流程:准备数据,这些需要准备DataLoader构建模型,这里可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存,保存模型,后续持续
一般而言,MNIST 数据集测试就是机器学习和深度学习当中的"Hello World"工程,几乎是所有的教程都会把它放在最开始的地方.这是因为,这个简单的工程包含了大致的机器学习流程,通过练习这个工程有助于我们加深理解深度学习的大致流程.MNIST 是一个小型的手写数字图片库,它总共有 60000 张图片,其中 50000 张训练图片,10000 张测试图片.每张图片的像素都是 28 * 28 它
由训练集数据可知,手写输入的数据维数为784维,而对应的输出结果为分别为0-9的10个数字,所以根据训练集的数据可知,在构建的神经网络的输入层的神经元的节点个数为784个,而对应的输出层的神经元个数为10个。隐层可选择单层或多层。
转载 2023-07-26 18:28:40
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       大家好啊!这次的文章是上一个文章的后续,与上一次不同的是,这一次对数字识别采用的是贝叶斯(Bayes)分类器。前面的文件夹遍历以及将图片处理成数字字符串本篇文章就不介绍了,大家有兴趣可以看之前的文章:点这个(过程就是分别遍历训练和测试图片所在的文件夹,并把所有图片处理成49位的字符串类型的数字并分别存在两个文本文档txt里,最后用贝叶斯分类器对
一、PyTorch安装分两种pip Spyder可以使用;conda PyCharm可以使用;优点:能够方便显示子函数;目前采用Spyder,PyCharm目前还没能安装成功。二、整体思路下载MNIST数据集加载MNIST训练集(自动分割成batch,并且顺序随机打乱)采样并加载MNIST验证集和测试集 (分验证集和测试集,Sample是采样规则,之所以采样,是因为顺序没有被打乱)到目前为止,我们
转载 2023-10-18 16:45:20
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1. 数据集每个目录下对应数字1000张左右2. 训练#coding=utf-8import torchvisionfrom torchvision import datasets, tran
原创 2022-11-10 14:30:11
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# Pytorch手写数字识别实现指南 ## 引言 欢迎来到Pytorch手写数字识别实现指南!在本文中,我将向您展示一步一步如何使用Pytorch库实现手写数字识别模型。如果您是一名刚入行的小白,不必担心,因为我将尽力解释每一个步骤和代码的含义。 在开始之前,让我们先了解整个流程。下表总结了实现手写数字识别的主要步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 |
原创 11月前
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# 手写数字识别PyTorch:探索深度学习的奥秘 手写数字识别是计算机视觉和深度学习领域的经典任务之一,它可以让计算机识别并分类手写数字。随着深度学习技术的快速发展,我们现在可以利用深度学习框架如 PyTorch 来构建高效的模型来完成这一任务。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个简单的手写数字识别模型,并给出相应的代码示例。 ## 什么是手写数字识别手写数字识别(Han
import torch as tfrom matplotlib import pyplot asdef plot_curve(data): fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color='blue') plt.legend(['value'],loc='upper right') plt.xlabel('ste
原创 2022-07-13 09:46:38
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写在前面其实我之前写过一个简单的识别手写数字的程序,但是因为逻辑比较简单,而且要求比较严苛,是在50x50大小像素的白底图上手写黑色数字,并且给的训练材料也不够多,导致准确率只能五五开。所以这一次准备写一个加强升级版的,借此来提升我对Python处理文件与图片的能力。这次准备加强难度:1. 被识别图片可以是任意大小;2. 不一定是白底图,只要数字颜色是黑色,周围环境是浅色就行;3. 加强识别手写
3.2 PyTorch实现手写数字识别使用PyTorch构建神经网络的主要工具和相互关系如图所示: 从图上可知,构建网络层可以基于Module类或函数(nn.functional)。nn中的大多数层(Layer)在functional中都有之对应的函数。nn.functional中函数的Layer与nn.Module中的Layer的主要区别是后者继承了Module类,会自动提取可学习的参数。而nn
深度学习 卷积神经网络-Pytorch手写数字识别一、前言二、代码实现2.1 引入依赖库2.2 加载数据2.3 数据分割2.4 构造数据2.5 迭代训练三、测试数据四、参考资料 一、前言现在我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别。网上大部分Pytorch案例用的是MNIST数据集,不过本文为了与之前文章《神经网络 逻辑回归多分类-Pytorch手写数字识别》的试验结果作对比,还是采用的sklea
文章目录模型的基础网络结构损失函数与优化函数训练模型测试准确率运行打印准确率并保存模型记录近期学习收获1.关于pip install...报错2.关于anaconda创建虚拟环境 数据集: minist手写数据集,数字为0~9、大小为28*28的灰度图像。加载数据集代码实现: train_ts = tv.datasets.MNIST(root='./data', train=True, d
逻辑回归实现数字手写识别我是用自己写的算法实现数字手写识别,采用的是Mnist的数据集,因为数据过多,所以我训练集取了600张,测试集取了100张提取图片因为mnist的数据集下载的是ubyte格式,我先把他转成jpg格式。 代码如下:def readfile(): # 读取源图片文件 with open('E:\\pycharm\\python-代码\\train-images.idx
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