详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)
MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行。
导入相关库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import torchvision
from torch.autograd
文件下载
评论信息
其他资源
- 标题生成神器
- 用于在离线环境更新Windows证书
- matlab开发-水轮发电机模型
- 新版完整Visio图库
- matlab批量打开NC文件_批量转tif
- 校园网络规划设计方案(全面)
- 基于安卓Android的图书管理系统
- 曲面拟合程序（MATLAB）
- php 实训案例——电影网站（学生作业）.docx
- 基于celp算法的语音编码
- 【科大项目】matlab永磁同步电机的弱磁控制，主要是研究研究永磁同步电机的控.rar
- 腾讯安全：银行业数据安全体系建设指南
- 广义预测控制.rar
- todo-list：编码Dojo Todo列表分配-源码
- bsdiff工具
- MATLAB源码集锦-基于单层竞争神经网络的患者癌症发病预测代码
- 2019Q1中国陌生人社交市场季度监测报告.pdf
- 计算机图形学资料.zip
- 可以用于调试三菱PLC的串口调试工具
- 基于ADS设计平行耦合微带线带通滤波器.pdf
- 关联规则数据挖掘Apriori算法的JAVA实现
- 图像的模糊阈值分割算法
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明