使用BP神经网络识别手写数字集MNIST_2MNIST-BP.zip

# MNIST_BP 使用BP神经网络识别手写数字集MNIST ## 一、代码功能 1. main.py 主要实现了使用BP神经网络训练模型并绘制损失函数和准确率等曲线  2. MNIST_By_CNN.py 主要实现了使用CNN网络训练模型并绘制相关曲线 3. model_test.py 可以加载已经保存的模型进行测试并实现可视化  4. read_and_plot.py 存放了一些读取数据和绘图的函数 5. test.py 测试各种功能使用的，没有实际意义 ## 二、文件结构 1. data文件夹 * MNIST 使用torchvision自动下载的数据集 * self 自己手动下载的数据集 2. fig文件夹 * 存放了绘制的损失函数和准确率等曲线 3. save_model文件夹 * 存放了保存的相关模型 4. visual_BP文件夹 * 存放了使用model_test.py测试模型时绘制的可视化图像，绘制的图像包含所有分类错误的手写数据，只包含少量全部正确的图像 ``` c = find_width(t) # c为绘制图像的长和宽 if c == -1: print('Error, can not plot ') print(t) continue elif acc < 1 or (acc == 1 and random.uniform(0.0, 1.0) < 0.005): fig = plt.figure() ``` 5. visual_CNN文件夹 * 基本同上