本章承接上一篇的手写数字识别，利用训练好的模型，结合pyqt画板，实现简易手写输入法，为"hello world"例子增添乐趣。 pyqt是开发图形界面的框架，可以百度查找相关资料了解安装及基础方法，我搭建的环境是pycharm+pyqt5+qtdesigner，配置好之后的界面长 ...

Digit Recognizer 在kaggle网站中，competitions里点击getting started会有一个Digit Recognizer（手写数字识别）的题目，很适合入门。 The data files train.csv and test.csv ...

1 问题描述 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST).数据集由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口 普查局 ...

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 ...

记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow，各种sess.run()，头都绕晕了。自从接触pytorch以来，一直想写点什么。曾经在2017年5月，Andrej Karpathy发表的一篇Twitter，调侃道：l've been using PyTorch a few ...

Pytorch是热门的深度学习框架之一，通过经典的MNIST 数据集进行快速的pytorch入门。 导入库 准备数据集 构建模型 模型训练 模型测试 ...

　　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 ...

程序来自莫烦Python，略有删减和改动。 import os import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Da ...