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【模块化】pytorch深度学习案例（一）——手写数学符号识别
前言
在上一篇文章中，我们着重分析了数学符号数据集的特征，并且做好了真实标签与数字标签的映射，同时为了防止内存溢出，我们将图像的路径和类别存放到了txt文件中实行随用随取。本篇文章我们将在上一篇文的基础上定义数据的加载方式以及在resnet下进行模型的训练。
注：本项目免费概括版本请查看下面链接(附模块化代码)
pytorch深度学习案例（一）——手写数学符号识别
pytorch零基础实现手写数学符号识别项目（二）——数据加载以及模型浅试
于 2023-01-22 16:09:50 首次发布
该博客详细介绍了如何在PyTorch中加载手写数学符号数据，包括从txt文件读取、数据转换、自定义数据加载器以及批量数据加载的过程。接着，文章探讨了ResNet模型的使用，包括模型结构的查看和根据项目需求进行的调整，以适应单通道输入和82类输出。下一篇文章将深入讲解模型的训练与预测。
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