手写数字识别项目教程

手写数字识别项目教程

Handwritten_number_recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Handwritten_number_recognition

1. 项目目录结构及介绍

Handwritten_number_recognition/
├── data/
│   ├── mnist_train.csv
│   └── mnist_test.csv
├── models/
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   └── exploratory_analysis.ipynb
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── train.py
│   └── predict.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── requirements.txt
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 存放MNIST数据集的训练和测试数据文件。
• models/: 包含模型的定义文件 model.py 和一些辅助函数文件 utils.py。
• notebooks/: 存放用于数据探索和分析的Jupyter Notebook文件。
• src/: 包含项目的主要源代码文件，包括启动文件 main.py、训练脚本 train.py 和预测脚本 predict.py。
• config/: 存放项目的配置文件 config.yaml。
• requirements.txt: 列出了项目所需的Python依赖包。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并调用训练和预测功能。以下是该文件的主要功能：

import argparse
from src.train import train_model
from src.predict import predict_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Handwritten Number Recognition")
    parser.add_argument('--mode', type=str, default='train', help='Mode: train or predict')
    args = parser.parse_args()

    if args.mode == 'train':
        train_model()
    elif args.mode == 'predict':
        predict_model()
    else:
        print("Invalid mode. Use 'train' or 'predict'.")

if __name__ == "__main__":
    main()

功能介绍

• 参数解析: 通过 argparse 解析命令行参数，支持 train 和 predict 两种模式。
• 训练模式: 调用 train_model() 函数进行模型训练。
• 预测模式: 调用 predict_model() 函数进行模型预测。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于存储训练和预测过程中所需的参数。以下是配置文件的内容示例：

data:
  train_path: "data/mnist_train.csv"
  test_path: "data/mnist_test.csv"

model:
  input_size: 784
  hidden_size: 128
  output_size: 10

training:
  epochs: 10
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001

prediction:
  model_path: "models/trained_model.pth"

配置项介绍

• data: 数据文件路径配置。
  • train_path: 训练数据文件路径。
  • test_path: 测试数据文件路径。
• model: 模型结构配置。
  • input_size: 输入层大小。
  • hidden_size: 隐藏层大小。
  • output_size: 输出层大小。
• training: 训练参数配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。
• prediction: 预测参数配置。
  • model_path: 训练好的模型文件路径。

通过以上配置文件，用户可以方便地调整训练和预测过程中的各项参数，以适应不同的需求。

Handwritten_number_recognition 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Handwritten_number_recognition