卷积神经网络实例

最新推荐文章于 2025-06-04 11:49:12 发布

silent_y

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文章标签：卷积神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/silent_y/article/details/83154188

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.autograd import Variable
import time ,os

#卷积网络参数，迭代次数，一批量的样本数，学习率，准确率，时间成本
#迭代次数*一批量的样本数 = 总样本数
epochs = 10
batch_size = 100
learning_rate = [0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1]
accuracy = []
time_cost = []

os.environ["CUDA_DEVIC_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"#指定使用某一块GPU，编号从0号开始
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

#Minst数据集下载以及导入，root下载目录，是否设为训练集，转变成Tensor
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data/',
                            train = True,
                            transform=transforms.ToTensor(),
                           download=True )
test_dataset =dsets.MNIST(root='./data/',
                          train=False,
                          transform=transforms.ToTensor(),
                          download=True)
#传入torch的数据集，DataLoader是一个迭代器，使用小批量梯度下降法，shuffle打乱数据顺序
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = train_dataset,