使用PyTorch实现手写文字识别的学习
1. 下载并导入torchvision
导入torchvision的时候尝试了很多方法,都没有成功,之前一直下载了好多东西,直到最后手动地在pythond对应的解释路径添加完包后,运行才没有报错,下面就把具体的步骤写下来:
首先下载并安装torchvision:
参考这篇博客
https://blog.csdn.net/Miaosh999/article/details/104322336
因为下载了很多次,集体是不是这次下载成功的也不清楚,但是我记得使用这条语句后是显示成功了的
之后发现在Pycharm里import包的时候还是报错,于是进行下一步操作:
我的Pycharm里的解释路径是这个
然后我下的torchvision文件却不在这儿,之后我又查了一下python是如何寻找包的,可以参考这篇博文:
https://blog.csdn.net/xiaohaozi911/article/details/81275380
然后我就手动复制了下载的torchvision文件,将其复制到当前目录(就是上面得到解释路径的tensorflow文件里面),之后运行代码并未报错
2. 导入数据集
之前使用MNIST数据集,因为导入数据集合的时候终端了,之后再导入就出现了错误,然后我使用的是另一个Fashion Mnist数据集,导入成功
3. python下载数据集的位置(MNIST/Fashion MNIST)
刚开始的时候我是直接在Pycharm里面导入MNIST数据集,但是中途中断了程序运行,导致下载失败;之后重新下载的时候一直报错
在网上找的方法中,都说要先删除再重新下载;而且删除还得找到Kears文件删除,多次尝试下仍然失败,甚至把C盘里全部的Kears文件都删除了,依然报错;之后我就重新下载了Fashion MNIST数据集,网络正常、电脑也没自动锁屏,一切正常,下载成功;后来我查看Fashion MNIST数据集的位置,发现不是网上大家说的在系统盘里,而是在自己创建的项目下
我的python项目为:
这里是项目:python_project_one
而我的Fashion MNIST 数据集的下载位置在:
位置是python项目的MNIST文件里面
受此启发,我觉得刚开始下载的MNIST数据集也会在这个项目里面,果然,我在python_project_one里找到了data文件,里面就有一个MNIST数据集,这可能是默认的一个下载路径:
因此我将data里的MNIST数据集卸载后重新运行代码下载数据集,成功开始下载:
通过这个例子我得到一个启发,就是我们学习东西要尝试着去寻找它内部的逻辑,如果只学习它表面的一层表现的话,是永远也学不完的,当然我们看起来这样学得挺快的,但是学到的东西没有迁移能力
4. 成功导入MNIST数据集
如上面的步骤,当我用代码下载的时候,还是失败了,因为下到一部分就卡住了,不得不终止;之后我将下好的数据删掉(不完整的数据),采用手动下载:
(1)首先现在数据集,参照这篇博客
https://blog.csdn.net/qq_38342886/article/details/81636549?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160420066919724822532368%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=160420066919724822532368&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v28-1-81636549.pc_first_rank_v2_rank_v28&utm_term=手动下载MNIST数据集&spm=1018.2118.3001.4449
(2)把下好的数据集放到特定的地方(这样才能被寻找到)
首先肯定是放在当前的项目下的(python_project_one),然后具体以什么形式放呢,在用代码下载的数据的时候,文件格式就已经确定了,执行下数据的代码后,发现data文件夹下多了一个MNIST文件,而这个文件是这样的:
可以看到有一个processed和raw文件,这是固定的,如果不按照这个格式放置数据的话,由于python内部代码是默认这个路径的,所以会产生找不到数据的错误。于是按照这个格式放置数据。
(3)processed、raw数据的分别放置
在官网上可以下载raw里面的四个数据,分别下载并复制到raw文件,并解压,raw的操作就结束了;然后对于processed文件里的内容,我是没在官网上下的(我没找到在哪儿下),这里我是直接将已经下载好的Fashion MNIST文件里的processed复制过来的,最后成功
使用PyTorch实现手写文字识别的学习相关推荐
- 使用Pytorch实现手写数字识别
使用Pytorch实现手写数字识别 1. 思路和流程分析 流程: 准备数据,这些需要准备DataLoader 构建模型,这里可以使用torch构造一个深层的神经网络 模型的训练 模型的保存,保存模型, ...
- 使用kNN算法实现简单的手写文字识别
0. 介绍 kNN,即k-Nearest Neighbor(k近邻算法), 简介可参考KNN的一些总结. 本文是<机器学习实战>一书第二章的例子, 主要利用kNN实现简单的手写文字识别. ...
- java文字手写识别_【手写文字识别】-JavaAPI示例代码
手写文字识别-JavaAPI示例代码 不知不觉手写文字识别百度已经开始邀测了.需要的小伙伴去申请了哦.申请方式加入文字识别群找PM.或者工单提交申请.都要说明自己的APPID哦. 接口地址:https ...
- Keras深度学习实战(37)——手写文字识别
Keras深度学习实战(37)--手写文字识别 0. 前言 1. 手写文字识别相关背景 1.1 Connectionist temporal classification (CTC) 1.2 解码 C ...
- 手写文字识别的使用软件
手写文字怎么进行识别,手写文字识别用什么软件比较简单?想要将大家手中的手写文字识别有一种比较简单的方法,我们可以使用迅捷PDF在线转换器来操作,下面就是小编为大家介绍的转换过程. 步骤一:先将自己的手 ...
- 识别连笔字的软件_在线手写文字识别软件快速代抄
隶书教程隶书教程吴先生经过仔细排比研究,得出那样的科学论据来,作为学术上篆.隶的不同定名的分野,自然是很值得重视的.不过还有两个问题想要问,那就是∶一,篆书也不能够个个是象形字,一开始就有象形以外的许 ...
- 【python】调用百度智能云API实现手写文字识别
注:本文系湛江市第十七中学星火创客团队及岭南师范学院物联网俱乐部原创部分参赛项目,转载请保留声明 文章目录 调用百度智能云API实现python识别手写文字 一.准备工具 电脑端准备: 1.pytho ...
- Tesseract Ocr文字识别实战(新版本,扩展手写文字识别)
目录 1.Tesseract Ocr文字识别 1.1 运行环境 1.2 python模块 1.3 配置tesseract运行文件 1.4 代码识别 2. 手写汉字识别 2.1 下载库 2.2 代码 1 ...
- 百度AI攻略:手写文字识别
1.功能描述: 支持对图片中的手写中文.手写数字进行检测和识别,针对不规则的手写字体进行专项优化,识别准确率可达90%以上 2.平台接入 具体接入方式比较简单,可以参考我的另一个帖子,这里就不重复了: ...
最新文章
- Java日志的心路历程
- jQuery 遍历 - siblings()方法
- 两空间异面直线公垂线及交点坐标的求解过程
- file 创建 txt文件
- watch the fixed address in qt
- android webview的一些设置问题
- 为 VS Code 配置 C++ task,增加外部库文件并且自动运行脚本 | 应用 powershell 语句
- JAVA运算的类型兼容原则_Java基础语法回顾(一)
- Site-Site Ipsec ×××配置和验证
- 商用密码产品认证-安全电子门禁系统
- npm install 设置缓存
- C# wpf ScrollBar自定义音量调节样式滚动条
- 随着员工转为远程办公,Diligent在所有董事会管理平台中提供无缝视频会议接入,确保安全的虚拟董事会议
- java工程师怎么接私单_Java开发者如何接私活?
- phpmyadmin没有接收到要导入的数据.可能是文件名没有提交,也可能是文件大小超出 PHP 限制.
- PayPal开发之IPN的使用
- 《大脑修复术》读书笔记
- Java~Java代理模式
- (五)Richardson 迭代法
- 蓝牙常用的profile