用PyTorch实现MNIST手写数字识别（整套流程，附对应源码文件）简单小例子 环境配置 在开始之前，我们需要进行一些环境配置，包括安装PyTorch、numpy和matplotlib等必要的Python库。 安装Anaconda 我们可以从官网下载适合自己系统的Anaconda安装包，安装时需要勾选添加环境变量选项。 创建环境 在Anaconda Prompt中输入以下命令： conda create --name pytorch_env python=3.8 该命令将创建一个名为pytorch_env的环境，并使用Python 3.8版本。

mnist手写数字识别的代码实例，内容精简，适合初学者

matlab集成c代码 现当今机器学习/深度学习技术在某些具体垂直领域已被大量广泛应用到现实世界中，已经不再像前几年那么“火热”，与之对应的各类深度学习框架也是“百花齐放,百家争鸣”，框架终究只是个工具，不过简化了从“零”开始复杂繁琐的工作，让很多普通人都可以快速入门。本博客不单纯完成一个任务，也不涉及过多理论推导，而是真正体会到算法工作一步步原理，逐步实现，岂不乐乎？ 以经典的识别为例，逐步一步步实现通用的深度学习网络模型架构，不调用任何第三方库和框架，使用matlab进行快速搭建、训练和测试。程序中所涉及的理论知识及使用的变量名严格按照、 这两篇博客的符号和公式进行。MNIST手写数字包含60000张训练图片，10000张测试图片，图片大小为28×28，灰度图像，给出的是四个二进制存储的文件,分别为训练和测试的数据集和标签文件。假设读者已经明白所给链接博客的理论知识（不清楚可以参考更多文后的文献和程序代码中给的链接），我们接下来进行下面的具体实现。 网络架构设计 考虑到网络简单和易用性，根据MNIST数据集特点，设计了四层网络层，分别为conv+relu+meanPool、conv

说在前头 本文是使用BP神经网络中的softmax回归模型实现MNIST手写数字识别，实际上能实现MNIST手写数字识别的神经网络还有CNN（卷积神经网络），下一篇可能会写。 Tensorflow是个什么东西 Tensorflow是一个采用 数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（Tensor）。 数据流图用“结点”和“线”的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点/输出的终点，或者是读取/写入持久变量的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“

文件夹说明： 1. ./divert -- 全部进行像素反转后的 60000 张训练集图片； 2. ./divert_test -- 全部进行像素反转后的 60000 张测试集图片； 3. ./rotate -- 全部进行图像旋转后的 60000 张训练集图片； 4. ./rotate_test -- 全部进行图像旋转后的 60000 张测试集图片； 5. ./divert_and_rotate -- 像素反转后的 30000 张训练集图片 + 图像旋转后的 30000 张训练集图片； 6. ./divert_and_rotate_test -- 像素反转后的 30000 张测试集图片 + 图像旋转后的 30000 张测试集图片； 7. ./raw -- 手动创建的测试集图片，1-9 没有进行旋转，r1-r9 进行了不同角度的旋转 8. label_train.txt -- 训练集 label 9. label_test.txt -- 测试集label

工程文件、数据集、源码下载； 深度学习 pytorch手写数字识别 MNIST数据集 解析+详细注释；

我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“hello world”。

该资源包含Mnist数据集手写数字识别的训练及预测代码，mnist在神经网络准确率与迭代次数关系,分别在tensorflow和pytorch框架下，以及如何查看checkpoint中参数的相关内容，已经相关的checkpoint文件

该程序为纯手写代码， 不使用任何深度学习相关库。网络使用卷积+全连接，且使用Dropout 在5分钟内实现97%以上的准确度。

MNIST手写数字识别代码，使用Dataset和DataLoader库处理数据，可以通过本代码学习数据的处理过程。 本代码包括了完整的数据加载、模型定义以及训练测试部分，可以正常运行。