anaconda安装(借用)

本文详细介绍了如何在VSCode中配置Anaconda,包括添加到系统路径和推荐的安装流程,适合初学者和开发者参考。
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Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Anaconda 5.3.1 和 Python 3.7 环境下,不借助 `torch` 和 `TensorFlow`,可以使用 `MXNet` 库基于卷积神经网络对 MNIST 数据集进行分类分析、数据及结果分析与可视化。以下是具体实现步骤: ### 安装必要的库 使用以下命令安装 `MXNet` 和 `matplotlib`: ```bash pip install mxnet matplotlib ``` ### 加载和预处理 MNIST 数据集 ```python import mxnet as mx from mxnet import gluon from mxnet.gluon.data.vision import datasets, transforms # 加载 MNIST 数据集 train_dataset = datasets.MNIST(train=True) test_dataset = datasets.MNIST(train=False) # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(0.1307, 0.3081) ]) train_data = gluon.data.DataLoader( train_dataset.transform_first(transform), batch_size=64, shuffle=True ) test_data = gluon.data.DataLoader( test_dataset.transform_first(transform), batch_size=64, shuffle=False ) ``` ### 构建卷积神经网络模型 ```python from mxnet.gluon import nn # 构建卷积神经网络模型 net = nn.Sequential() with net.name_scope(): net.add( nn.Conv2D(channels=32, kernel_size=3, activation='relu'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), nn.Conv2D(channels=64, kernel_size=3, activation='relu'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), nn.Flatten(), nn.Dense(64, activation='relu'), nn.Dense(10) ) # 初始化模型参数 net.initialize(mx.init.Xavier(), ctx=mx.cpu()) ``` ### 训练模型 ```python from mxnet import autograd, nd # 定义损失函数和优化器 softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'adam', {'learning_rate': 0.001}) # 训练模型 epochs = 5 for epoch in range(epochs): train_loss = 0 train_acc = 0 for data, label in train_data: data = data.as_in_context(mx.cpu()) label = label.as_in_context(mx.cpu()) with autograd.record(): output = net(data) loss = softmax_cross_entropy(output, label) loss.backward() trainer.step(data.shape[0]) train_loss += nd.mean(loss).asscalar() train_acc += (output.argmax(axis=1) == label).mean().asscalar() print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {train_loss / len(train_data)}, Acc: {train_acc / len(train_data)}') ``` ### 评估模型 ```python test_acc = 0 for data, label in test_data: data = data.as_in_context(mx.cpu()) label = label.as_in_context(mx.cpu()) output = net(data) test_acc += (output.argmax(axis=1) == label).mean().asscalar() print(f'Test accuracy: {test_acc / len(test_data)}') ``` ### 结果可视化 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制训练过程中的准确率曲线 train_acc_list = [] for epoch in range(epochs): train_acc = 0 for data, label in train_data: data = data.as_in_context(mx.cpu()) label = label.as_in_context(mx.cpu()) output = net(data) train_acc += (output.argmax(axis=1) == label).mean().asscalar() train_acc_list.append(train_acc / len(train_data)) plt.plot(range(1, epochs + 1), train_acc_list, 'bo', label='Training acc') plt.title('Training accuracy') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() ```
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