pytorch实现MNIST手写体识别（全连接神经网络）
环境： pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 该网络有3层，第一层input layer，有784个神经元（MNIST数据集是28*28的单通道图片，故有784个神经元）。第二层为hidden_layer，设置为500个神经元。最后一层是输出层，有10个神经元（10 ...
原文：(CNN卷积神经网络)用pytorch实现多层感知机（MLP)（全连接神经网络FC）分类MNIST手写数字体的识别
.导入必备的包 .定义mnist数据的格式变换 .下载数据集，定义数据迭代器 .定义全连接神经网络 多层感知机 若是CNN卷积神经网络，则在网络中添加几个卷积层即可 .定义损失函数和优化器 .开始训练和测试 .测试结果 .训练损失和训练精度曲线 ...
2018-11-17 18:03 0 3213 推荐指数：
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