代码的基本结构还是延续我上一篇通过深度学习神经网络，基于MNIST实现手写数字识别的结构，只是神经网络部分使用了Pytorch的API。有一些地方要多说一点，但是不展开讲：1、激活函数选用了ReLU，而非之前的sigmoid，二者的不同，网上文章很多，有机会总结一下。2、可以跟前文的代码进行比较看，主要看train、query两个方法，感受一下Pytorch的封装。3、用Pytorch构建的神经网
原创
2021-01-23 23:24:38
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一 前期工作1.设置GPU或者cpu 2.导入数据二 数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据 三 搭建网络四 训练模型1.设置学习率2.模型训练五 模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结一 前期工作环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??）1.设置GPU或者cpuimport torch
import tor
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2024-01-25 18:51:16
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注意了同学们，这个问题我看很多人提了，但我代码注释里其实写了，这里单独拿出来说一下：报错信息：ValueError: x and y must be the same size解决方法：（看一下代码中注释对应位置，参考文末“完整代码”）115行：test() # 不加这个，后面画图就会报错：x and y must be the same size154行：# 不然报错：x and y must
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2022-11-17 06:42:27
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从这篇文章开始，终于要干点正儿八经的工作了，前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题，MNIST手写数字识别。首先介绍一下数据集。请首先解压：TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹：training和validation，其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片
手写数字识别Mnist的Pytorch实现注：该内容为校内课程实验，仅供参考，请勿抄袭！ 源码地址：Gray-scale-Hand-Written-Digits-Pytorch一、引言（Introduction） 手写数字识别时经典的图像分类任务，也是经典的有监督学习任务，经常被用于测试图像的特征提取效果、分类器性能度量等方面，本文将通过应用机器学习和深度学习算法实现手写数字识别。
原创
2022-12-22 02:29:32
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在本专栏第十篇记录过CNN的理论，并大致了解使用CNN+残差网络训练MNIST的方式
原创
2022-08-23 14:38:22
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实现mnist手写数字识别
原创
精选
2024-04-01 14:10:36
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本次项目采用了多种模型进行测试，并尝试策略来提升模型的泛化能力，最终取得了99.67%的准确率，并采用pyqt5来制作可视化GUI界面进行呈现。具体代码已经开源。代码详情见附录1简介早在1998年，在AT&T贝尔实验室的YannLeCun就开始使用人工神经网络挑战数字手写体识别，用于解决当时银行支票以及邮局信件邮编自动识别的需求。而现今，数字手写体识别，已经成了机器学习的入门实验案例，或者
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2024-01-04 12:09:34
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一、实现源码from tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 1. 下载并训练数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
print ( ' 输入数据：', mnist.train.images)
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2024-02-05 10:31:01
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网络结构
代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
batch_size=200
learning_rate=0.01
epochs=10
# 下载
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2021-04-26 22:01:00
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本节基于MNIST数据集，实现CNN学习过程。im
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2019-02-15 15:35:04
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文章目录(一) 问题描述(二) 设计简要描述(三) 程序清单(四) 结果分析(五) 调试报告(六) 实验小结 (一) 问题描述不使用任何机器学习框架，仅仅通过Numpy库构建一个最简单的全连接前馈神经网络，并用该网络识别mnist提供的手写数字体。(二) 设计简要描述机器学习的三个基本步骤—— 程序设计思路——(此图放大可看清)(三) 程序清单import numpy as np
from mn
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2023-09-28 22:36:56
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之前我们讲了神经网络的起源、单层神经网络、多...
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2018-05-08 20:44:00
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初次是根据“支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点（也是别人的总结）1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的，当样本线性不可分时，它通过非线性的映射算法，将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分，从而使得对非线性可分样本进行线性分类。2、SVM是建立在统计学习理论的 VC理论和结构风险最小化原理基础上的
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2024-09-18 16:00:04
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文章目录@[TOC]数据准备导入需要的模块将数据转换为tensor导入训练集和测试集数据加载器数据展示创建模型定义损失函数定义优化函数定义训练和测试函数开始训练数据准备导入需要的模块import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import numpy a
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2023-09-27 19:35:32
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手写数字识别，神经网络领域的“hello world”例子，通过pytorch一步步构建，通过训练与调整，达到“100%”准确率1、快速开始1.1 定义神经网络类，继承torch.nn.Module，文件名为digit_recog.py1 import torch.nn as nn
2
3
4 class Net(nn.Module):
5 def __init__(self)
使用Pytorch实现手写数字识别目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型1. 思路和流程分析流程：准备数据，这些需要准备DataLoader构建模型，这里可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存，保存模型，后续持续
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2023-09-04 08:45:47
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目录Ⅰ. 数据读取器1. 训练集2. 验证集和测试集Ⅱ. 搭建网络Ⅲ. 模型训练1. 开始训练2. 模型验证Ⅲ. 模型测试Ⅳ. 绘制图像Ⅴ. 完整代码 MNIST 数据集，其包含70000 个28×28 的手写数字的数据集，其中又分为60000 个训练样本与10000 个测试样本。Ⅰ. 数据读取器import torch
from torch import nn
from torch imp
Pytorch搭建CNN网络对MNIST手写数字数据集进行分类本篇笔记主要对应于莫凡Pytorch中的4.1和4.2节。主要讲了如何使用Pytorch搭建CNN网络对MNIST手写数字数据集进行分类。MNIST手写数字数据集MNIST手写数字数据集是一个经典的数据集，经常被用于各类教程的入门案例。 在Pytorch中，已经为我们提供了相应的下载和处理接口函数。这里，我们可以使用torch
# 使用PyTorch实现MNIST手写数字识别模型推理
在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch进行MNIST手写数字识别的模型推理。我们将分步骤进行，确保即使是初学者也能理解每一步的操作。
## 整体流程
我们将以下列步骤进行MNIST手写数字识别的模型推理：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-07 04:26:36
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