使用pytorch创建/训练/推理OCR模型

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已于 2025-09-05 13:41:06 修改 · 959 阅读

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#pytorch #人工智能 #python

于 2025-09-05 11:20:22 首次发布

一、任务描述

从手写数字图像中自动识别出对应的数字（0-9）” 的问题，属于单标签图像分类任务（每张图像仅对应一个类别，即 0-9 中的一个数字）

1、任务的核心定义：输入与输出

输入：28×28 像素的灰度图像（像素值范围 0-255，0 代表黑色背景，255 代表白色前景），图像内容是人类手写的 0-9 中的某一个数字，例如：一张 28×28 的图像，像素分布呈现 “3” 的形状，就是模型的输入。
输出：一个 “类别标签”，即从 10 个可能的类别（0、1、2、…、9）中选择一个，作为输入图像对应的数字，例如：输入 “3” 的图像，模型输出 “类别 3”，即完成一次正确识别。
目标：让模型在 “未见的手写数字图像” 上，尽可能准确地输出正确类别（通常用 “准确率” 衡量，即正确识别的图像数 / 总图像数）

2、任务的核心挑战

不同人书写习惯差异极大：有人写的 “4” 带弯钩，有人写的 “7” 带横线，有人字体粗大，有人字体纤细；甚至同一个人不同时间写的同一数字，笔画粗细、倾斜角度也会不同。例如：同样是 “5”，可能是 “直笔 5”“圆笔 5”，也可能是倾斜 10° 或 20° 的 “5”—— 模型需要忽略这些 “风格差异”，抓住 “数字的本质特征”（如 “5 有一个上半圆 + 一个竖线”）。
图像噪声与干扰：手写数字图像可能存在噪声，比如纸张上的污渍、书写时的断笔、扫描时的光线不均，这些都会影响像素分布。例如：一张 “0” 的图像，边缘有一小块污渍，模型需要判断 “这是噪声” 而不是 “0 的一部分”，避免误判为 “6” 或 “8”。

二、模型训练

1、MNIST数据集

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是由美国国家标准与技术研究院（NIST）整理的手写数字数据集，后经修改（调整图像大小、居中对齐）成为机器学习领域的 “基准数据集”，MNIST手写数字识别的核心是 “让计算机从标准化的手写数字灰度图中，自动识别出对应的 0-9 数字”，它看似基础，却浓缩了图像分类的核心挑战（风格多样性、噪声鲁棒性、特征自动提取），同时是实际 OCR 场景的技术基础和机器学习入门的经典案例。