运用pytorch实现MNIST分类（含完整代码）

最新推荐文章于 2025-02-26 21:31:41 发布
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文章标签： pytorch 分类 人工智能 python 深度学习
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版权
该代码示例展示了如何利用PyTorch库加载MNIST数据集，构建简单的神经网络模型进行训练，并在测试集上评估模型性能，最终得到约96%的准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
batch_size=100
train_dataset = dsets.MNIST(root='/pymnist',
                            train=True,
                            transform=transforms.ToTensor(),
                            download=True)
test_dataset = dsets.MNIST(root='/pymnist',
                            train=False,
                            transform=transforms.ToTensor(),
                            download=True)
train_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                         batch_size=batch_size,
                                         shuffle=True)
test_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                         batch_size=batch_size,
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