【图像分类】基于PyTorch搭建卷积神经网络实现MNIST手写数字识别(附项目完整代码)

本文介绍了基于PyTorch的卷积神经网络(CNN)实现MNIST手写数字识别的过程,包括数据集下载、封装、数据可视化,以及模型构建、训练和测试。通过绘制损失曲线,展示模型在训练集和测试集上的表现,最高准确率分别达到99.50%和99.27%。

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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。
(专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份,超级VIP用户不在服务范围之内,不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊)

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别(单向LSTM,附完整代码和数据集)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;
【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别(双向LSTM,附完整代码和数据集)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是双向的;
【图像分类】基于PyTorch搭建GRU实现MNIST手写数字体识别&

利用tensorflow实现卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块,程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集,并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #(1)这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹,然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件(即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件),并放到目录MNIST_data下即可。 #(2)MNIST数据集手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #(3)one_hot表示独热编码,其值被设为true。在分类问题的数据集标注时,如何不采用独热编码的方式, 类别通常就是一个符号而已,比如说是9。但如果采用独热编码的方式,则每个类表示为一个列表list,共计有10个数值,但只有一个为1,其余均为0。例如,“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入,可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数,而由于样本个数此时具体是多少还无法确定,所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的,即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0~255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据,其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征,读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签
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