使用CNN完成MNIST手写体识别(pytorch).py

matlab+神经网络+mnist手写体识别

Tensorflow学习实战之mnist手写体识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解相当于图像里得resize one hot独热编码，一个为1，其余所有为0，适用于分类任务，是一种稀

实验环境 win10 + anaconda + jupyter notebook Pytorch1.1.0 Python3.7 gpu环境（可选） MNIST数据集介绍 MNIST 包括6万张28×28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。 导入包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision imp

基于华为自研MindSpore深度学习框架构建网络模型，实现MNIST手写体识别实验。 包含可运行源码、运行结果演示视频，本地MindSpore详细配置教程（私信可远程配置） 本例子会使用MindSpore深度学习框架实现一个简单的图片分类实验，整体流程如下： 1、 处理需要的数据集，这里使用了MNIST数据集。 2、 定义一个网络，这里我们使用LeNet网络。 3、 定义损失函数和优化器。 4、 加载数据集并进行训练，训练完成后，查看结果及保存模型文件。 5、 加载保存的模型，进行推理。 6、 验证模型，加载测试数据集和训练后的模型，验证结果精度。

这个是tensorflow的mnist数据集，包含了训练集合、验证集合、测试集合

主要为大家详细介绍了pytorch实现MNIST手写体识别，使用全连接神经网络，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

用华为mindspore框架进行深度学习实验

今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch实现MNIST手写体识别代码，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

刚刚从事人工智能深度学习的大学生，工作人员，资源中详细分解了卷积神经网络，网络收敛拟合，精度达到98以上。 数据集训练集、验证集、测试集选择 实验的训练集选择为mnist数据集的60000张像素为28*28的手写体 有图片 训练拟合 报告说明