如何用PyTorch编写代码实现MNIST手写数字识别？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计1508个文字，预计阅读时间需要7分钟。
实验环境：Win10 + Anaconda + Jupyter Notebook + Pytorch1.1.0 + Python3.7（可选GPU）环境数据集：MNIST数据集，包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本简介：本文使用CNN网络对MNIST数据集进行分类。
实验环境
win10 + anaconda + jupyter notebook
Pytorch1.1.0
Python3.7
gpu环境（可选）
MNIST数据集介绍
MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。
本文共计1508个文字，预计阅读时间需要7分钟。
实验环境：Win10 + Anaconda + Jupyter Notebook + Pytorch1.1.0 + Python3.7（可选GPU）环境数据集：MNIST数据集，包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本简介：本文使用CNN网络对MNIST数据集进行分类。
实验环境
win10 + anaconda + jupyter notebook
Pytorch1.1.0
Python3.7
gpu环境（可选）
MNIST数据集介绍
MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“Hello Word”。本文使用的CNN网络将MNIST数据的识别率提高到了99%。下面我们就开始进行实战。