本文目的：展示如何利用PyTorch进行手写数字识别。 1 导入相关库，定义一些参数 2 准备数据 使用Pytorch自带数据集。 3 准备模型 4 训练 注意，torch.max()有两种用法： 直接传入一个tensor，则返回全局最大值 ...

　　上一节，我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效，快捷的搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化的方法，接下来让我们牛刀小试，基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题，评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别 ...

　　写博客的目的是发现虽然网上有许多深度学习资源可供使用，但是要独立的完成一个程序，如何恢复调用模型并不是想象的那么容易，踩过许多坑。幸运的是最终完成了设计和论文。贴出来与大家共享一下。 　　　　用到的基础工具：Anaconda，pytq5库，image库，TensorFlow（GPU版 ...

　　 上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时，无意间搜到了paddlepaddle，发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的，想跟大家分享一下。不过呢，这块内容太复杂了，所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别 ...

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——《mnist数据集手写数字识别》，这是一个入门必备的学习案例，主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型，常用层的Dense全连接层、Activation激活层和Reshape层。还有其他方法训练手写数字识别模型 ...

一、手写数字识别简介 手写数字识别是指给定一系列的手写数字图片以及对应的数字标签，构建模型进行学习，目标是对于一张新的手写数字图片能够自动识别出对应的数字。图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。机器学习领域一般将此类识别问题转化 ...

一、准备工作 1.打开本链接，其中代码可以直接粘贴使用。 2.打开 anaconda prompt安装图像识别需要的库 3.将桌面的 mnist数据集拷贝到 Jupyter Notebook默认工作路径(我的文档)。 4.打开 ...

手写数字。难度不是很大，主要是对keras框架中语句的调用，以及参数的改写（keras已经把深度学习中 ...