PyTorch手写数字识别(MNIST数据集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解 ...
文章目录 . 学习目标 . 环境配置 . . Python . . Pytorch . . Jupyter notebook . . Matplotlib . 具体实现 . . 导入模块 . . 设置随机种子 . . 超参数配置 . . 数据集 . . 数据加载器 . . 选择训练设备 . . 训练数据可视化 . . 权重初始化 . . 生成器 . . 判别器 . . 优化器和损失函数 . . ...
2021-01-27 12:16 0 297 推荐指数:
PyTorch手写数字识别(MNIST数据集) https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/90815082 MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解 ...
使用mnist数据集实现手写数字识别是入门必做吧。这里使用pyTorch框架进行简单神经网络的搭建。 首先导入需要的包。 接下来需要下载mnist数据集。我们创建train_data。使用torchvision.datasets.MNIST进行数据集的下载 ...
手写数字识别 前段时间开始学习pytorch,学习了一点pytorch的小语法,在网上找到了pytorch入门写CNN的代码,自己尝试读懂加上注释。更多的了解一下pytorch,代码注释写的还算清楚,在阅读代码之前可以看一下我收获的知识都是在代码里遇到的不会的语句,我自己通过阅读别博客获取的知识 ...
下载python源代码之后,使用: 下载下来的数据集分成: mnist.train.images 60000*784 mnist.train.labels 60000*10 mnist.test.images 60000*784 mnist ...
一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1Ax ...
30行代码奉上!(MNIST手写数字的识别,识别率大约在91%,简单尝试的一个程序,小玩具而已) 其中x作为输入是一个1x768的向量,然后就是经过权重和偏食,就得到10个输出,然后用softmax()进行预测值的输出。 此外y_作为真值,要用到一个占位符 ...
在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集。 mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist ...
数据集 数据集下载🔗MNIST 首先读取数据集, 并打印相关信息 包括 图像的数量, 形状 像素的最大, 最小值 以及看一下第一张图片 转换为tf 数据集的格式, 并进行归一化 定义网络 在这里定义一个简单的全连接网络 训练 使用 SGD 优化器 ...