详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)
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2020-09-18
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详解详解PyTorch手写数字识别手写数字识别(MNIST数据集数据集)
主要介绍了详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者
工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目，相当于深度学习中的 Hello World，可以让我们快速了解构建神经网络的大
致过程。虽然网上的案例比较多，但还是要自己实现一遍。代码采用 PyTorch 1.0 编写并运行。
导入相关库导入相关库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import torchvision
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader
import cv2
torchvision 用于下载并导入数据集
cv2 用于展示数据的图像
获取训练集和测试集获取训练集和测试集
# 下载训练集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./num/',
train=True,
transform=transforms.ToTensor(),
download=True)
# 下载测试集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./num/',
train=False,
transform=transforms.ToTensor(),
download=True)
root 用于指定数据集在下载之后的存放路径
transform 用于指定导入数据集需要对数据进行那种变化操作
train是指定在数据集下载完成后需要载入的那部分数据，设置为 True 则说明载入的是该数据集的训练集部分，设置为 False
则说明载入的是该数据集的测试集部分
download 为 True 表示数据集需要程序自动帮你下载
这样设置并运行后，就会在指定路径中下载 MNIST 数据集，之后就可以使用了。
数据装载和预览数据装载和预览
# dataset 参数用于指定我们载入的数据集名称
# batch_size参数设置了每个包中的图片数据个数
# 在装载的过程会将数据随机打乱顺序并进打包
# 装载训练集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
# 装载测试集
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
在装载完成后，可以选取其中一个批次的数据进行预览：
images, labels = next(iter(data_loader_train))
img = torchvision.utils.make_grid(images)
img = img.numpy().transpose(1, 2, 0)
std = [0.5, 0.5, 0.5]
mean = [0.5, 0.5, 0.5]
img = img * std + mean
print(labels)
cv2.imshow('win', img)
key_pressed = cv2.waitKey(0)
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