基于CNN实现3D MNIST数字识别

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

我的项目环境：

• 平台：Windows10
• 语言环境：python3.7
• 编译器：PyCharm
• PyTorch版本：1.8.1

项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

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一、基于CNN实现3D MNIST数字识别

MNIST手写数字数据集可以看成深度学习领域内的“Hello world”，作为很多新手入门深度学习领域第一个接触的数据集，最近再搞卷积网络，所以想要尝试使用CNN卷积神经网络搭建一个简答的识别模型（Conv2D）来处理立体图像数据，本数据集是来源于Kaggle上的一个比赛。

二、数据集介绍

这个数据集的目的是提供一个简单的方法来开始处理3D计算机视觉问题，如3D形状识别。