MINIST手写数字识别

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo

Zn要学习·2025-02-18 04:49

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！

一位小说男主·2025-02-17 19:43

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型（不报错）3.储存模型，供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器：PyC

哈维羊·2025-02-06 19:33

TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签

以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。

dg989385783·2025-02-06 18:58

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。

鱼弦·2025-02-02 13:42

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super

CrxzYia·2025-01-27 20:54

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二：手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四

闲人编程·2025-01-26 08:01

tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程

/MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu

张登杰踩·2025-01-24 18:10

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度

今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集

KeyPan·2025-01-17 02:28

【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】

3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集

wang151038606·2024-09-14 13:21

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

在本文中，我们将通过手写数字识别的例子，逐层解析CNN的每个部分，帮助你全面理解这

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

百度飞桨教程（一）

百度飞桨（paddle），是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例

怎么这么多名字都被占了·2024-08-31 00:55

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

使用Keras和tensorfow，CNN手写数字识别

查看数据fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotasplt(train_x,train_y),(test_x,test_Y)=mnist.load_data()plt.figure(figsize=(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.xticks([])

smallcui·2024-02-15 03:36

深度学习之手写数字识别

深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

JavaGPT·2024-02-13 21:10

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一

Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

实验目的在matlab平台上，采用神经网络实现手写数字识别。在实验过程中：1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解，探讨隐含层层数，节点数和训练步长对识别成功率的影响，找到较佳的参数。

入门小新手·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

基于全连接神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.

Jc.MJ·2024-02-13 10:21

AI嵌入式K210项目（28）-在线模型训练

文章目录前言一、平台介绍二、创建项目三、上传数据集图像分类图像检测图片上传压缩包上传四、新建任务总结前言前面我们使用已经训练好的模型在K210开发板上进行了人脸识别，口罩识别，手写数字识别等实验，那么模型除了使用已经训练好的

疯狂飙车的蜗牛·2024-02-12 03:40

【深度学习】：Softmax实现手写数字识别

(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示任务实验结果，如果需要报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~Softmax实现手写数字识别相关知识点

X.AI666·2024-02-10 11:34

【深度学习】: MNIST手写数字识别

实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,可接实验指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例2：构建自己的多层感知机:MNIST手写数字识别相关知识点

X.AI666·2024-02-10 11:34

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务

住在天上的云·2024-02-07 08:04

基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2损失函数和优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序...............................................................%输入图片input_layers=reshap

简简单单做算法·2024-02-06 14:11

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

本文将介绍如何使用LeNet卷积神经网络实现手写数字识别，并使用Pytorch实现LeNet手写数字识别，使用PyQt5实现手写板GUI界面，使用户能够通过手写板输入数字并进行识别。完整代码下载

两只程序猿·2024-02-04 10:11

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist

萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集、通过对数据集的预处理、读取、可视化，将数据集划分为训练集和测试级，更换不同的模型，并对模型进行评估，多方面对比不同的机器学习方法，对数据模型的影响。第二个功能：将训练出来的数据进行预

派大星先生c·2024-02-03 13:37

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好CNNBP神经网络的模型，然后再移植到stm32单片机上

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn、mnn等）没有任何优势，基于之前对部署框架的使用经验，下面我就以手写数字识别

彧侠·2024-02-02 10:59

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用

chairon·2024-01-31 09:40

使用 ModelArts，轻松玩转手写数字识别

想起来之前写我与ModelArts的故事时，体验过的ModelArts的功能里，除了数据标注，还有手写数字识别，正好做下调研，看能不能借助ModelArts，快速实现业务需求。

叶一一yyy·2024-01-31 08:59

CNN之Lenet5

LeNet-5是YannLeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，主要用于手写数字识别LeNet5的网络结构如下所示：[图片及描述来源：LeCun,Y.;Bottou,L.

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

AI嵌入式K210项目（25）-手写数字识别

文章目录前言一、实验准备二、实验过程三、实验结果总结前言本节课主要学习K210识别数字的功能，能识别手写的数字和打印的数字。一、实验准备请先将模型文件导入内存卡上，再将内存卡插入到K210开发板的内存卡插槽上，具体操作步骤请参考：AI嵌入式K210项目（21）-AI模型文件导入至TF卡本实验使用/sd/KPU/mnist/uint8_mnist_cnn_model.kmodel模型；数字识别需要用

疯狂飙车的蜗牛·2024-01-30 19:55

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

深度学习之多分类问题

但是在数据集中也包含其他的数据集，比如说MNIST数据集，是手写数字识别问题，这个时候我们的分类种类就很多了。不能只计算出一个概率就将结果输出。MNIST

丘小羽·2024-01-28 15:04

LeNet跟LeNet5详解

1LeNet结构主要是为了手写数字识别具体结构讲解：从图中例子可得1先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像2第一层5x5卷积，经过公式输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

Google的Colaboratory

记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。其实Google有一个叫Colaboratory的应用，可以用来作机

Jiangyouhua·2024-01-26 18:54

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别

【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成

Teacher.Hu·2024-01-24 10:17

AI手写数字识别（二）

理解代码上文主要介绍了人工智能模型的集成过程。人工智能模型的正确集成，是我们案例中人工智能应用开发的核心步骤。但要让一个人工智能应用顺利地被使用，除了集成模型之外的一些工作也是必不可少的，比如处理输入的数据，进行界面交互等。应用的主体逻辑都在MNIST.App项目的文件中，该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。剩下的都是自动生成的代码。界面联动是为了实现手写输入时的

人工智能MOS·2024-01-21 16:01

MNIST手写数字识别代码详细备注版【零基础入门使用】

详细讲解视频可看B站up：唐国梁Tommy的视频轻松学PyTorch手写字体识别MNIST这是我目前为止看到的讲解最详细的视频，解答了我很疑惑。下面放了两个版本的代码，第一个是上面up主讲解的代码，下面的那个是pytorch官方给出的mnist代码。官方代码链接：github一、详细备注版#来自b站up唐国梁Tommy#1加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimp

华墨1024·2024-01-21 05:43

ML：2-2-1 Tensorflow

Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow实现继续看手写数字识别的例题第一步

skylar0·2024-01-18 09:47

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