unity+pytorch手写数字识别

最新推荐文章于 2025-02-20 16:12:42 发布

ys999666

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文章标签： unity python 深度学习经验分享

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ys999666/article/details/114984667

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本文介绍了如何在Unity中利用Barracuda库进行手写数字识别。首先，简述了Barracuda的作用和特性，然后详细说明了如何安装Barracuda。接着，通过Python训练PyTorch的卷积网络并导出为mnist.onnx模型。最后，在Unity中加载模型，并编写C#脚本来测试模型，对png格式的mnist数据集进行识别，展示了如何在Unity的UI上实现点击按钮进行实时识别。

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0.Barracuda简介

Barracuda是unity专门用于推理的一个库，它完全用C#写成，底层的计算全部是基于compute shader，因此不需要额外的依赖库就可以运行。目前支持的网络类型可以参考官方文档。

1.安装Barracuda

建议直接从github下载安装，参考
https://docs.unity3d.com/Packages/com.unity.barracuda@1.0/manual/Installing.html

2.下载数据集，注意目录（Python脚本和MNIST在同一目录下）

在这里插入图片描述
利用pytorch训练手写数字识别的卷积网络，最后会保存在mnist.onnx，代码如下

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
        x = x.view(-1, 320)
        x = F.relu(self.fc1

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