深度学习之PyTorch实战（3）——实战手写数字识别
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 ...
原文：手写数字图片识别实战
手写数字图片识别实战 通过sklearn的KNN邻近相似度，从而实战识别图片上的数字 .数据导入与处理 先随便展示一张图片 读取图片并保存在列表中 将列表形式的样本转换成数组形式： 将三维feature变成二维 样本数据进行打乱,但target,feature打乱顺序是相同的 .训练模型 创建模型并训练 .验证模型 .测试图片数字 让模型对外部的一张图片进行识别 将数字 裁剪出来 降维处理 对图片 ...
2020-01-01 21:48 0 1884 推荐指数：
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