pytorch如何实现手写数字图片识别

　　介绍

这篇文章给大家分享的是有关pytorch如何实现手写数字图片识别的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

具体内容如下

数据集:MNIST数据集,代码中会自动下载,不用自己手动下载。数据集很小,不需要GPU设备,可以很好的体会到pytorch的魅力。
模型+训练+预测程序:

import 火炬 　　得到torch  import 神经网络 　　得到torch.nn  import  functional  as  F 　　得到torch  import  optim 　　import  torchvision 　　得到matplotlib  import  pyplot  as  plt 　　得到utils  import  plot_image, plot_curve, one_hot 　　 　　#,step1  load 数据集 　　batch_size =512 　　时间=train_loader  torch.utils.data.DataLoader ( 　　,,,torchvision.datasets.MNIST (& # 39; mnist_data& # 39;,,火车=True,,下载=True, 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,变换=torchvision.transforms.Compose ([ 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,torchvision.transforms.ToTensor (), 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,torchvision.transforms.Normalize ( 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(0.1307),(0.3081) 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,) 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,))), 　　,,,batch_size=batch_size,洗牌=True) 　　时间=test_loader  torch.utils.data.DataLoader ( 　　,,,torchvision.datasets.MNIST (& # 39; mnist_data/& # 39;,,火车=False,,下载=True, 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,变换=torchvision.transforms.Compose ([ 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,torchvision.transforms.ToTensor (), 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,torchvision.transforms.Normalize ( 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(0.1307),(0.3081) 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,) 　　,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,))), 　　,,,batch_size=batch_size,洗牌=False) 　　x ,, y =,下一个(iter (train_loader)) 　　打印(x.shape, y.shape, x.min (),, x.max ()) 　　plot_image (x, y,,“image_sample") 　　 　　class 净(nn.Module): 　　,,,def  __init__(自我): 　　,,,,,,,超级(净,,自我). __init__ () 　　 　　,,,,,,,self.fc1 =, nn.Linear (28 * 28,, 256) 　　,,,,,,,self.fc2 =, nn.Linear (256,, 64) 　　,,,,,,,self.fc3 =, nn.Linear (64, 10) 　　,,,def 向前(自我,,x): 　　,,,,,,,#,x:, [b,, 1,, 28日,28日) 　　,,,,,,,#,h2 =, relu (xw1  +, b1) 　　,,,,,,,x =, F.relu (self.fc1 (x)) 　　,,,,,,,#,h3 =, relu(时间+ h2w2  b2) 　　,,,,,,,x =, F.relu (self.fc2 (x)) 　　,,,,,,,#,h4 =, h3w3  + b3 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null 　　null

pytorch如何实现手写数字图片识别