基于pytorch框架的手写数字识别(保姆级教学)
1、前言
本文基于PyTorch框架,采用CNN卷积神经网络实现MNIST手写数字识别,不仅可以在GPU上,同时也可以在CPU上运行。方便即使只有CPU的小伙伴也可以运行该模型。本博客手把手教学,如何手写网络层(3层),以及模型训练,详细介绍各参数含义与用途。
2、模型源码解读
该模型针对初级入门小白,因此只写了3层卷积层,使用的数据集是pytorch自带的数据集MNIST。
2.1 神经网络层定义
CNN
类继承自nn.Module
,定义了一个包含三个卷积层和一个全连接层的卷积神经网络。每个卷积层后跟有ReLU激活函数和最大池化层(除了最后一个卷积层)。最后,通过一个全连接层进行分类。源代码如下,其中,注释中有对源代码中参数进行详细介绍,需要注意的是,MNIST数据集中图像,图像大小均为28*28,因此进过2次池化处理,变为7*7(28/2/2)。
class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequent
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