写在前面:
首先感谢兄弟们的关注和订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。
在https://blog.youkuaiyun.com/AugustMe/article/details/128969138文章中,我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别,LSTM是单向的,现在我们使用双向LSTM试一试效果,和之前的单向LSTM模型稍微有差别,请注意查看代码的变化。
1.导入依赖库
这些依赖库是必须导入的,用于后续代码的构建:
import torch
from torch import nn, optim
from torch.autograd import Variable
from torchvis
本文使用PyTorch构建双向LSTM网络,对MNIST手写数字数据集进行识别。通过详细步骤介绍数据导入、模型构建、训练和测试过程,最终模型在测试集上达到98.15%的精度。
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