原文:深度學習之PyTorch實戰(3)——實戰手寫數字識別

上一節,我們已經學會了基於PyTorch深度學習框架高效,快捷的搭建一個神經網絡,並對模型進行訓練和對參數進行優化的方法,接下來讓我們牛刀小試,基於PyTorch框架使用神經網絡來解決一個關於手寫數字識別的計算機視覺問題,評價我們搭建的模型的標准是它是否能准確的對手寫數字圖片進行識別。 其具體的過程是:先使用已經提供的訓練數據對搭建好的神經網絡模型進行訓練並完成參數優化,然后使用優化好的模型對測 ...

2018-11-01 11:26 9 16790 推薦指數:

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深度學習系列】手寫數字識別實戰

   上周在搜索關於深度學習分布式運行方式的資料時,無意間搜到了paddlepaddle,發現這個框架的分布式訓練方案做的還挺不錯的,想跟大家分享一下。不過呢,這塊內容太復雜了,所以就簡單的介紹一下paddlepaddle的第一個“hello word”程序----mnist手寫數字識別 ...

Mon Oct 23 22:33:00 CST 2017 23 20849
手寫數字圖片識別實戰

手寫數字圖片識別實戰 通過sklearn的KNN鄰近相似度,從而實戰識別圖片上的數字 1.數據導入與處理 先隨便展示一張圖片 讀取圖片並保存在列表中 將列表形式的樣本轉換成數組形式: 將三維feature變成二維 28 ...

Thu Jan 02 05:48:00 CST 2020 0 1884
Pytorch1.0入門實戰一:LeNet神經網絡實現 MNIST手寫數字識別

記得第一次接觸手寫數字識別數據集還在學習TensorFlow,各種sess.run(),頭都繞暈了。自從接觸pytorch以來,一直想寫點什么。曾經在2017年5月,Andrej Karpathy發表的一篇Twitter,調侃道:l've been using PyTorch a few ...

Sun Mar 03 07:51:00 CST 2019 0 1351
Tensorflow項目實戰一:MNIST手寫數字識別

  此模型中,輸入是28*28*1的圖片,經過兩個卷積層(卷積+池化)層之后,尺寸變為7*7*64,將最后一個卷積層展成一個以為向量,然后接兩個全連接層,第一個全連接層加一個dropout,最后一個全 ...

Thu May 10 05:23:00 CST 2018 0 3403
KNN 算法-實戰篇-如何識別手寫數字

公號:碼農充電站pro 主頁:https://codeshellme.github.io 上篇文章介紹了KNN 算法的原理,今天來介紹如何使用KNN 算法識別手寫數字? 1,手寫數字數據集 手寫數字數據集是一個用於圖像處理的數據集,這些數據描繪了 [0, 9] 的數字,我們可以用 ...

Thu Dec 03 17:00:00 CST 2020 0 633
機器學習實戰—搭建BP神經網絡實現手寫數字識別

看了幾天的BP神經網絡,總算是對它有一點點的理解了。今天就用python搭建了一個模型來實現手寫數字識別。 一、BP神經網絡簡介 BP(back propagation)神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的一種神經網絡。BP神經網絡算法的基本思想是學習過程 ...

Wed May 12 06:16:00 CST 2021 2 1375
深度學習手寫數字識別程序設計

  博客的目的是發現雖然網上有許多深度學習資源可供使用,但是要獨立的完成一個程序,如何恢復調用模型並不是想象的那么容易,踩過許多坑。幸運的是最終完成了設計和論文。貼出來與大家共享一下。     用到的基礎工具:Anaconda,pytq5庫,image庫,TensorFlow(GPU版 ...

Wed Jul 04 02:10:00 CST 2018 8 2536
PyTorch項目二:MNIST手寫數字識別

本文目的:展示如何利用PyTorch進行手寫數字識別。 1 導入相關庫,定義一些參數 2 准備數據 使用Pytorch自帶數據集。 3 准備模型 4 訓練 注意,torch.max()有兩種用法: 直接傳入一個tensor,則返回全局最大值 ...

Tue Dec 31 01:06:00 CST 2019 0 2034
 
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