手写数字识别项目

背景：借助PyTorch的nn工具箱，在PyTorch1.5环境（GPU或CPU）下，利用MNIST数据集完成手写数字识别，以直观理解神经网络。

主要步骤

数据下载：通过PyTorch内置的mnist函数下载MNIST数据集。

数据预处理与迭代器创建：运用torchvision进行预处理，用torch.utils建立数据迭代器。

可视化源数据：对原始数据进行可视化展示。

模型构建：基于nn工具箱搭建神经网络模型。

模型实例化与配置：实例化模型，并定义损失函数和优化器。

模型训练：对模型进行训练。

结果可视化：可视化展示训练结果。

 

导入库

定义超参数

数据预处理定义

数据集加载与数据加载器创建

导入库

获取测试数值

绘制图像

 

 

定义神经网络类

继承

forward 方法

设置超参数

实 例化

 

初始化相关变量和工具

训练循环

外层循环

动态调整学习率

内层循环

 

绘制标题

绘制曲线

添加图例