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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

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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.Datasettorch.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ToTensorNormalize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.nntorch.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)

請(qǐng)?zhí)砑訄D片描述

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四. 總結(jié)

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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。
http://www.risenshineclean.com/news/51932.html

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