pytorch-Mnist教程

本教程详细介绍了如何使用PyTorch进行MNIST手写数字识别。内容包括加载库、定义训练参数、载入数据、网络结构设计以及训练过程。教程提供了中文文档链接和GitHub上的源代码示例,适合初学者入门。

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pytorch-Mnist教程

https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch/#blas-and-lapack-operations

https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py

资源的两个链接:第一个是中文文档,第二个是github上的学习教程,挺不错的。

一、首先加载库

from __future__ import print_function
import argparse
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F 
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets,transforms

二、定义训练参数

parser = argparse.ArgumentParser()
    	parser.add_argument('--batch_size',type=int,default=64)
    	parser.add_argument('--test-batch_
PyTorch-MNIST-MLP是一个使用PyTorch库和多层感知器(MLP)来训练和测试MNIST手写数字数据集的项目。 MNIST是一个经典的手写数字识别数据集,包含了大量的手写数字图片和对应的标签。通过训练一个模型,我们可以实现自动识别手写数字的功能。 MLP是一种基本的人工神经网络模型,包含了多个全连接的神经网络层,并且每个神经元都与相邻层的所有神经元连接。通过多层的非线性变换和权重调整,MLP可以处理复杂的分类和回归任务。 PyTorch是一个开源的机器学习框架,提供了丰富的工具和函数来简化神经网络模型的构建和训练过程。通过PyTorch,我们可以轻松地搭建和训练MLP模型,并在MNIST数据集上进行实验。 在PyTorch-MNIST-MLP项目中,我们首先加载MNIST数据集,并将其转换成适合MLP模型的格式。然后,我们定义MLP模型的结构,包括输入层、隐藏层和输出层,并使用PyTorch提供的函数来定义损失函数和优化器。 接下来,我们使用训练数据集对MLP模型进行训练,通过反向传播算法和优化器来逐步调整模型的权重和偏置。在训练过程中,我们可以监控模型的精确度和损失值,以评估模型的性能。 最后,我们使用测试数据集对训练好的模型进行测试,并计算模型在测试集上的准确率。通过比较预测结果和真实标签,我们可以评估模型在手写数字识别任务上的表现。 总之,PyTorch-MNIST-MLP是一个基于PyTorch库和MLP模型的项目,用于训练和测试MNIST手写数字数据集。通过该项目,我们可以学习和掌握使用PyTorch构建神经网络模型的基本方法,并实现手写数字识别的功能。
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