今天小编就为大家分享一篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于CNN的MNIST手写数字识别，最简单的卷积神经网络，附带源码和说明文档，代码有UI页面，可以实现对MNIST数字识别，也可以实现对手写录入数字识别

简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果 PyTorch实战 本文选用上篇的

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题：输入黑白的手写阿拉伯数字，通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集，通过import引入MNIST数据集并进行读取，会自动从网上下载所需文件。 %matplotlib inline import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist=input_da

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、CNN模型结构 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow

TensorFlow入门-不同网络模型 - mnist手写数字 - 识别效果对比 配套的模型和代码 https://blog.csdn.net/qq_36142248/article/details/112428233

上传时间：2020/11/08 最后测试：2020/11/08 内容：pytorch框架实现MNIST手写数字识别 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/109558962

参考网上写的、使用tensorflow的lstm实现mnist手写数字识别代码，

用于卷积神经网络CNN的MNIST手写数字图片集，bmp格式，共包含已经分好组的200张图片，共20组，每组0-9 10个数字。

手写数字的MNIST数据集，该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征。