pytorch實現MNIST手寫體識別（全連接神經網絡）
環境： pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 該網絡有3層，第一層input layer，有784個神經元（MNIST數據集是28*28的單通道圖片，故有784個神經元）。第二層為hidden_layer，設置為500個神經元。最后一層是輸出層，有10個神經元（10 ...
原文：(CNN卷積神經網絡)用pytorch實現多層感知機（MLP)（全連接神經網絡FC）分類MNIST手寫數字體的識別
.導入必備的包 .定義mnist數據的格式變換 .下載數據集，定義數據迭代器 .定義全連接神經網絡 多層感知機 若是CNN卷積神經網絡，則在網絡中添加幾個卷積層即可 .定義損失函數和優化器 .開始訓練和測試 .測試結果 .訓練損失和訓練精度曲線 ...
2018-11-17 18:03 0 3213 推薦指數：
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