软件工程项目冲刺阶段一:第三天

一、今天做了什么

初始位置

拖动并旋转后拼的简单图形

二、遇到了什么问题

1 图形旋转后定位不准(决定后期解决,暂时还没有特别好的方法)  2 图形单独旋转相互影响(已解决) 3 静止和拖动时旋转的设置(已解决,设置为仅在静止时点击右键旋转,每次旋转45度角 )

三、明天打算做什么

实现三个按钮的作用,实现与其它activity的链接

思考:

提一下题外话,今天才渐渐意识到早期准备的重要性,当时准备不周,对所有界面的布局并没有仔细考虑,没有准备好足够的材料,导致界面外观并不是很好,这不得不在整个框架搭建起来以后再重新设置;这个游戏虽然简单,但是麻雀虽小五脏俱全,希望以后引以为戒。

转载于:https://www.cnblogs.com/tianma-0/p/4491292.html

下面是一个基本的 PyTorch MNIST 数据集训练代码示例,包括数据加载、模型定义、优化器和损失函数的定义以及训练过程。 ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 加载数据集 train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) net = Net() # 定义优化器和损失函数 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练模型 def train(epoch): net.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = net(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) def test(): net.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: output = net(data) test_loss += criterion(output, target) pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset))) for epoch in range(1, 5): train(epoch) test() ``` 这是一个简单的卷积神经网络模型,用于对 MNIST 手写数字进行分类。训练过程中使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。
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