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 ...

　　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 ...

　　寫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 ...

　　 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 ...

前言 今天記錄一下深度學習的另外一個入門項目——《mnist數據集手寫數字識別》，這是一個入門必備的學習案例，主要使用了tensorflow下的keras網絡結構的Sequential模型，常用層的Dense全連接層、Activation激活層和Reshape層。還有其他方法訓練手寫數字識別模型 ...

一、手寫數字識別簡介 手寫數字識別是指給定一系列的手寫數字圖片以及對應的數字標簽，構建模型進行學習，目標是對於一張新的手寫數字圖片能夠自動識別出對應的數字。圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。機器學習領域一般將此類識別問題轉化 ...

一、准備工作 1.打開本鏈接，其中代碼可以直接粘貼使用。 2.打開 anaconda prompt安裝圖像識別需要的庫 3.將桌面的 mnist數據集拷貝到 Jupyter Notebook默認工作路徑(我的文檔)。 4.打開 ...

手寫數字。難度不是很大，主要是對keras框架中語句的調用，以及參數的改寫（keras已經把深度學習中 ...