pytorch-CNN之MINST数据识别

最新推荐文章于 2025-05-17 10:03:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-17 10:03:11 发布 · 532 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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
在这里插入图片描述
下图为数据集的下载过程：
在这里插入图片描述
二.示例图片显示
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
三.测试数据集及其批处理设置
在这里插入图片描述
四.CNN架构设置
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
打印CNN结果
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
五.MINST数据识别
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

pytorch学习笔记-实践-CNN-minst手写数字识别
weixin_42681868的博客
09-04 685
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets,transforms torch.__version__ '1.2.0' 首先定义一些超参数 BATCH_SIZE = 512 EPOC...
PyTorch--卷积神经网络（CNN）模型实现手写数字识别
wumingzei的博客
08-14 3471
今天要介绍的这段代码是一个使用PyTorch框架实现的卷积神经网络（CNN）模型，用于对MNIST数据集进行分类的示例。MNIST数据集是手写数字识别领域的一个标准数据集，包含0到9的灰度图像。导入必要的库：导入PyTorch、PyTorch神经网络模块、torchvision（用于处理图像数据集）和transforms（用于图像预处理）。设备配置：设置模型运行的设备，优先使用GPU（如果可用），否则使用CPU。超参数设置：定义了训练迭代的轮数(num_epochs)、类别数()、批次大小(
PyTorch使用MNIST数据集创建CNN
05-18
PyTorch创建的CNN网络，并使用MNIST数据集训练网络，适用于Pytorch新手以及刚接触CNN的朋友
CNN_MNIST (python实现)
06-14
利用CNN，进行mnist数据集的分类。 文件中，可以通过train文件，训练并保存模型，然后通过test文件，获得测试集的分类精度。
pytorch-minst手写字符识别实战
weixin_42772394的博客
09-30 839
字符识别 文章目录字符识别1 字符识别准备1.1 minst数据集1.2 字符分类网络1.3 卷积和池化的计算公式：1.4 计算网络参数2字符识别代码2.1 网络model2.2 网络训练2.3 测试图片 1 字符识别准备 1.1 minst数据集 共有7万张图片。其中6万张训练集，1万张测试集。 每张图片是一个28*28像素点的单通道的手写数字(0~9)图片，采取黑底白字的形式。. 1.2 字符分类网络 注意：输入尺寸应该是28*28 1.3 卷积和池化的计算公式： 公式参考链接 kernel_s
pytorch CNN完成minst分类 (GPU版本)
weixin_39666736的博客
03-06 868
需要pytorch1.4.0 注意代码是GPU版本 最近刚去实习，需要完成CNN对经典minst数据集进行分类，作为熟悉torch的上手工作，记录如下： ps：下载不了数据集的可以通过百度网盘下载，在data的文件夹下面 完整项目（包含数据集） https://pan.baidu.com/s/1hyq-AYnlIyq3x7GCxLI33Q 密码：qfsa 完整代码如下： #!/usr/bin/e...
精选资源
pytorch-cifar100_MINST_cifar100pytorch_
10-01
标题中的"pytorch-cifar100.MINST_cifar100pytorch_"暗示了这是一个使用PyTorch框架实现的项目，目标是训练神经网络模型处理CIFAR-100数据集，同时可能涉及了MNIST数据集的训练。CIFAR-100是一个广泛用于计算机视觉...
从零开始用 PyTorch 搭建 CNN 手写数字识别模型（MNIST 实战教程）
博客虽小，世界尽在其中
04-23 4095
本篇文章将带你从零开始，使用 PyTorch 搭建一个卷积神经网络（CNN）模型，实现对手写数字的识别。我们将以经典的 MNIST 数据集为例，深入讲解数据加载、模型构建、训练与评估的全过程，并最终实现自定义手写图片的本地识别测试。 通过理论结合实战，读者不仅能够掌握 PyTorch 的基础用法，还能理解 CNN 在图像处理中的应用原理。本教程适合深度学习初学者以及希望通过实战提升技能的开发者，配有完整源码和注释，助你轻松入门 AI 世界。 📌关键词：PyTorch、CNN、MNIST、手写数字识别、
基于Pytorch的CNN网络识别Fashion-MNIST服饰
最新发布
weixin_43729592的博客
05-17 487
定义超参数# 数据预处理：将图像转换为Tensor并归一化到[0, 1]之间transforms.ToTensor(), # 将图片转换为Tensortransforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 标准化])# 下载并加载训练数据和测试数据功能: 设置超参数，定义数据的预处理方式，并加载FashionMNIST训练集和测试集。# 服饰类别标签# 创建一个图像窗口，展示9张图片及其服饰名称# 展示9张图片。
卷积神经网络CNN学习记录-实战篇（Minst手写数据集识别）
如何心安理得的在老板眼皮下摸鱼
07-22 1311
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf minst = input_data.read_data_sets("data/",one_hot="True") sess = tf.InteractiveSession() def weight_var(shape): initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) re.
torch05：CNN--MNIST识别和自己数据集
MachineLP的专栏
06-02 1986
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP本小节使用torch搭建CNN模型，训练和测试：（1）定义模型超参数：输出、迭代次数、批量大小、学习率。（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/80506147）（3）定义模...
用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型
zxb_1222的博客
03-17 6661
MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集，其由Yann提供的手写数字数据集构成，包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化，都是28x28大小的灰度图。每张图片中像素值大小在0-255之间，其中0是黑色背景，255是白色前景。
【PyTorch】深度学习实践之 CNN基础篇——卷积神经网络跑Minst数据集
zoetu
08-18 4198
CNN基础篇——卷积神经网络跑Minst数据集
keras 识别Mnist
weixin_38208741的博客
12-14 397
# -*- coding: utf-8 -*- # Larger CNN for the MNIST Dataset   # 2.Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv2d_4/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes   # 3.UserWarning
tensorflow运行MINST手写数字识别时报错
帅气的可乐
01-12 376
报错：IOError: [Errno socket error] [Errno 8] _ssl.c:510: EOF occurred in violatio 解决办法：数据集链接下载失效，自己去下载数据集放在MINST_DATA就行
在minst数据集上定义和训练CNN卷积神经网络，代码+原理+模型更改
Q1an的博客
04-16 2759
代码部分： import tensorflow as tf # 我也不知道为什么要加这些，加了就能跑 old_v = tf.logging.get_verbosity() tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 属于那个类就为1...
学习笔记：Pytorch对MNIST数据集分类
weixin_45276852的博客
10-22 2454
Pytorch入门学习总结
使用PyTorch搭建CNN神经网络
热门推荐
WRWEREWRET的博客
07-15 1万+
使用pytorch搭建CNN神经网络卷积运算的基本原理单层卷积运算valid convolutionsame convolutionCNN的基本结构数据输入层卷积层池化层全连接层数据导入的实现构建基础的CNN网络网络的设计损失函数和优化器训练函数和测试函数实现CNN网络的训练和测试Googlenet的实现网络框架Resnet的实现网络框架 卷积运算的基本原理 单层卷积运算 valid convolution 所谓卷积运算就是一个卷积核[也称为过滤器]对指定大小的矩阵进行卷积的过程，具体运算方式如下图所示：
深度学习-torch-mnist手写识别分类
zji
03-22 1319
深度学习-torch-mnist手写识别分类 文章目录深度学习-torch-mnist手写识别分类前言一、需要哪些准备二、代码1.引入库2.实验结果三、作业总结bug2 数据集下载不了。bug2 data[0]报错 前言 记录一些上深度学习课的一次作业，记录会出现的问题，然后如何解决。因为这些库都是有点老的，所以各种报错。 一、需要哪些准备 1.python3.6 2.matplotlib 画图 3.numpy 计算 4.torch 深度学习框架 2、3直接pip就可以了， 4可能不知道什
pytorch用于minst数据集识别
11-28
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的数据集，包含了60,000张训练图片和10,000张...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值