如何用PyTorch详细实现MNIST手写数字识别?
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本文共计819个文字,预计阅读时间需要4分钟。
目录
一、PyTorch是什么?
二、程序示例
1.引入必要库
2.下载数据集
3.加载数据集
4.搭建CNN模型并实例化
5.交叉熵损失函数及SGD优化器
6.训练函数
7.测试函数
8.运行
三、总结
目录
- 一、PyTorch是什么?
- 二、程序示例
- 1.引入必要库
- 2.下载数据集
- 3.加载数据集
- 4.搭建CNN模型并实例化
- 5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器
- 6.训练函数
- 7.测试函数
- 8.运行
- 三、总结
前言:
本篇文章基于卷积神经网络CNN,使用PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别。
本文共计819个文字,预计阅读时间需要4分钟。
目录
一、PyTorch是什么?
二、程序示例
1.引入必要库
2.下载数据集
3.加载数据集
4.搭建CNN模型并实例化
5.交叉熵损失函数及SGD优化器
6.训练函数
7.测试函数
8.运行
三、总结
目录
- 一、PyTorch是什么?
- 二、程序示例
- 1.引入必要库
- 2.下载数据集
- 3.加载数据集
- 4.搭建CNN模型并实例化
- 5.交叉熵损失函数损失函数及SGD算法优化器
- 6.训练函数
- 7.测试函数
- 8.运行
- 三、总结
前言:
本篇文章基于卷积神经网络CNN,使用PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别。

