python 循环神经网络RNN实例——手写数字识别

最新推荐文章于 2024-10-20 19:39:48 发布

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#RNN实例 #lstm实例 #pytorch

使用Python实现循环神经网络RNN，结合LSTM，通过MNIST数据集进行手写数字识别。参考了GitHub上的PyTorch教程，并自动下载数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
参考：https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/402_RNN_classifier.py
代码包含自动下载数据集

import torch
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import os

batch_size = 200    #分批训练数据、每批数据量
learning_rate = 1e-2    #学习率
num_epoches = 10       #训练次数
DOWNLOAD_MNIST = False    #是否网上下载数据

# Mnist digits dataset
if not(os.path.exists('./mnist/')) or not os.listdir('./mnist/'):
    # not mnist dir or mnist is empyt dir
    DOWNLOAD_MNIST = True

train_dataset = datasets.MNIST(
    root = './mnist',
    train= True,        #download train data
    transform = transforms.ToTensor(),
    download=DOWNLOAD_M