pytorch实现mnist分类

是三水不是泗水

于 2020-06-10 14:19:54 发布

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分类专栏：计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csg3140100993/article/details/106664786

本文详细介绍了如何使用PyTorch框架训练一个简单的卷积神经网络，对MNIST数据集的手写数字进行分类。从数据预处理、模型构建到训练与评估，一步步解析整个过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jun  9 19:40:53 2020

@author: 
"""

import torchvision
from matplotlib import pyplot as plt
import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable

#%%
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])])
#transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5], std=[0.5,0.5])])
data_train=datasets.MNIST(root="/Users/didi/Documents/MNIST_master/",transform=transform,train=True,download=True)
data_test=datasets.MNIST(root="/Users/didi/Documents/MNIST_master/",transform=transform,train=False)
#%%
data_loader_train=torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_train,batch_size=64,shuffle=True)
data_loader_test=torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_test,batch_size=64,shuffle=True)
#%%
'''
#下面代码是查看图片的，训练模型的时候要注释掉，查看图片是三通道的，训练模型是单通道的
images,labels=next(iter(data_loader_train))
print(labels)
#%%
img=torc