Pytorch 手写数字识别深度学习基础分享

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mnist手写数字识别——深度学习入门项目（tensorflow+keras+Sequential模型）

前言今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

pytorch 手写数字识别项目增量式训练

dataset.py ''' 准备数据集 ''' import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor,Compose,Normalize import torchvision import config def mnist_dataset(train): func = torch…

深度学习之 mnist 手写数字识别

深度学习之 mnist 手写数字识别开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa…

MINST手写数字识别（二）—— 卷积神经网络（CNN）

今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期.大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步. 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn.回顾cnn架构: 我们要处理的是这样的灰度像素图: 我们先来看跑完的结果(在Google Colab上运行): x_train shape: (60000, 28, 28, 1) 60000 train samples 10000…

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. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…