pytorch-CNN之MINST数据识别

本文详细介绍了从下载MNIST数据集开始,到使用卷积神经网络(CNN)进行图像识别的全过程。包括数据集的下载、示例图片显示、测试数据集批处理设置、CNN架构设置及识别结果展示等关键步骤。

一.下载数据集
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下图为数据集的下载过程:
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二.示例图片显示
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三.测试数据集及其批处理设置
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四.CNN架构设置
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打印CNN结果
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五.MINST数据识别
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PyTorch是一个强大的深度学习框架,可以用于图像识别任务,如MNIST数据集的分类。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)是一个手写数字识别数据集,包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片,每个像素都是灰度值。 在PyTorch中使用MNIST识别,通常的步骤包括: 1. **数据预处理**:加载MNIST库并将其分为训练集和验证集。对图像进行标准化操作,通常将像素值缩放到0到1之间。 ```python from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` 2. **构建模型**:例如,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为基础架构,如LeNet、ResNet或更复杂的模型。 ```python import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 更多层... nn.Linear(128, 10) # 输出层,10表示MNIST有10个类别 ) ``` 3. **定义损失函数和优化器**:交叉熵损失函数和Adam优化器是常见的选择。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` 4. **训练循环**:遍历训练集,前向传播、计算损失、反向传播以及更新权重。 ```python for epoch in range(num_epochs): for images, labels in train_loader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 5. **评估模型**:在测试集上计算准确率。 ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f"Test accuracy: {accuracy}%") ```
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