歡迎大家點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注、評(píng)論啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代碼。

文章目錄

• • 一項(xiàng)目簡(jiǎn)介
• 二、功能
• 三、系統(tǒng)
• 四. 總結(jié)

一項(xiàng)目簡(jiǎn)介

??
MNIST是一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的數(shù)據(jù)集，是深度學(xué)習(xí)中最常用的數(shù)據(jù)集之一?；赑ytorch框架的MNIST手寫數(shù)字識(shí)別需要以下幾個(gè)步驟：

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

   • 下載MNIST數(shù)據(jù)集，并通過(guò)Pytorch自帶的torchvision.datasets模塊進(jìn)行讀取和處理。
   • 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，可以使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader等模塊進(jìn)行分割和處理。
   • 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，可以使用transforms模塊中的ToTensor和Normalize函數(shù)進(jìn)行處理。

2. 搭建模型

   • 定義深度學(xué)習(xí)模型，可以采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或者全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FC）等模型結(jié)構(gòu)，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整模型層數(shù)和參數(shù)。
   • 在Pytorch中，可以使用torch.nn模塊中的各種層函數(shù)進(jìn)行模型搭建，根據(jù)需求進(jìn)行堆疊和組合。

3. 模型訓(xùn)練

   • 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器，可以使用交叉熵?fù)p失函數(shù)和SGD優(yōu)化器等。
   • 進(jìn)行模型訓(xùn)練，可以使用torch.nn和torch.optim模塊中的函數(shù)進(jìn)行處理，通過(guò)反向傳播和梯度下降等算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。
   • 在訓(xùn)練過(guò)程中可以使用torch.utils.tensorboard等模塊進(jìn)行可視化監(jiān)控和統(tǒng)計(jì)。

4. 模型評(píng)估

   • 使用驗(yàn)證集進(jìn)行模型評(píng)估，可以使用準(zhǔn)確率等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估和分析。
   • 可以使用torch.utils.data.DataLoader模塊進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)展示預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和反饋。

二、功能

??環(huán)境：Python3.7.4、Torch1.8.0、Pycharm2020
簡(jiǎn)介：深度學(xué)習(xí)之基于Pytorch框架的MNIST手寫數(shù)字識(shí)別(UI界面)

三、系統(tǒng)

四. 總結(jié)

??
需要注意的是，除了以上基本步驟外，深度學(xué)習(xí)的開發(fā)過(guò)程還需要注意以下方面：

• 模型的設(shè)計(jì)和調(diào)參需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行，建議進(jìn)行反復(fù)實(shí)驗(yàn)和評(píng)估。
• 數(shù)據(jù)集的處理和預(yù)處理需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行，盡可能提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。
• 訓(xùn)練過(guò)程的監(jiān)控和數(shù)據(jù)可視化可以幫助開發(fā)者更好地理解和優(yōu)化模型。