PyTorch手写字体识别

数据集MNIST

代码：

#1 加载必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

#2 定义超参数
BATCH_SIZE = 16 #每批处理的数据 GPU好 可以选 64 128
DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #是否用GPU
EPOCHS = 10 #训练数据集的轮次

#3 构建pipeline  transforms，对图像做处理
pipeline = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), #将图片转化成tensortransforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) #正则化：模型出现过拟合现象时，降低模型复杂度
])

#4 下载、加载数据
from torch.utils.data import DataLoader#下载数据集
train_set = datasets.MNIST("data", train=True, download=True, transform=pipeline)test_set = datasets.MNIST("data", train=False, download=True, transform=pipeline)#加载数据
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

#插入代码 读取MNIST中的图片
with open("./data/raw/train-images-idx3-ubyte","rb") as f:file=f.read()image1 = [int(str(item).encode('ascii'),16) for item in file[16 : 16+784]]
print(image1)import cv2
import numpy as npimage1_np = np.array(image1, dtype=np.uint8).reshape(28,28,1)
print(image1_np.shape)cv2.imwrite("digit,jpg", image1_np)

#5 构建网络模型
class Digit(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1,10,5) # 1:灰度图片的通道 10：输出通道 5：kernel  self.conv2 = nn.Conv2d(10,20,3) #10:输入通道 20：输出通道  3：kernelself.fc1 = nn.Linear(20*10*10,500) #20*10*10:输出通道 500：输出通道self.fc2 = nn.Linear(500,10) #500输入通道 10：输出通道def forward(self,x):input_size = x.size(0) #batch_sizex = self.conv1(x) #输入：batch_size*1*28*28, 输出：batch*10*24*24（28-5+1=24）x = F.relu(x) #保持shape不变， 输出：batch*10*24*24x = F.max_pool2d(x,2,2) #池化层对图片进行压缩（降采样） 输入：batch*10*24*24 输出：batch*10*12*12x = self.conv2(x) #输入：batch*10*12*12 输出：batch*20*10*10(12-3+1=10)x =  F.relu(x) #保持shape不变，输出：batch*20*10*10x = x.view(input_size, -1) #拉平， -1自动计算维度， 20*10*10=2000x = self.fc1(x) #输入：batch*2000 输出：batch*500x = F.relu(x)x = self.fc2(x) #输入：batch*500 输出：batch*10output = F.log_softmax(x, dim=1) #计算分类后，每个数字的概率值return output

#6 定义优化器
model = Digit().to(DEVICE)optimizer = optim.Adam(model.parameters())

#7 定义训练方法
def train_model(model, device, train_loader, optimizer, epoch):#模型训练model.train()for batch_index, (data, target) in enumerate(train_loader):#部署到DEVICE上去data, target = data.to(device), target.to(device)#梯度初始化为0optimizer.zero_grad()#训练后的结果output = model(data)#计算损失loss = F.cross_entropy(output,target) #交叉熵损失#反向传播loss.backward()#参数优化optimizer.step()  if batch_index %3000 == 0: #每3000个数据输出一个结果print("Train Epoch :{} \t Loss : {: .6f}".format(epoch, loss.item())) #输出结果保留6位小数

#8 定义测试方法
def test_model(model, device, test_loader):
#模型验证model.eval()
#正确率correct = 0.0
#测试损失test_loss = 0.0with torch.no_grad(): #不需要计算梯度，也不需要进行反向传播for data, target in test_loader:#部署到device上data, target = data.to(device), target.to(device)#测试数据output = model(data)#计算测试损失test_loss += F.cross_entropy(output, target).item()#找到概率值最大的下标pred = output.argmax(dim=1) #或者写： pred = torch.max(output, dim=1)   pred = output,max(1, keepdim=True)[1]#累计正确的值correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()test_loss /= len(test_loader.dataset)print("Test -- Average loss : {: .4f}, Accuracy : {: .3f}\n". format(test_loss, 100.0*correct / len(test_loader.dataset)))

#9 调用 方法7 、8
for epoch in range(1, EPOCHS +1):train_model(model, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch)test_model(model, DEVICE, test_loader)

结果：

PyTorch手写字体识别相关推荐

PyTorch手写字体识别MNIST
手写字体识别MNIST 1.准备工作可以看这个老师的视频进行学习,讲解的非常仔细:视频学习 2.项目代码 2.1 导入模块 # 1.加载相关库 import torch import torch.n ...
pytorch CNN手写字体识别
## """CNN手写字体识别"""import torch import torch.nn as nn from torch.autogr ...
pytorch rnn 实现手写字体识别
pytorch rnn 实现手写字体识别构建 RNN 代码加载数据使用RNN 训练和测试数据构建 RNN 代码 import torch import torch.nn as nn from ...
【PyTorch学习笔记_04】--- PyTorch（开始动手操作_案例1：手写字体识别）
手写字体识别的流程定义超参数(自己定义的参数) 构建transforms, 主要是对图像做变换下载,加载数据集MNIST 构建网络模型(重要,自己定义) 定义训练方法定义测试方法开始训练模型, ...
第六讲 Keras实现手写字体识别分类
一本节课程介绍 1.1 知识点 1.图像识别分类相关介绍: 2.Mnist手写数据集介绍: 3.标准化数据预处理: 4.实验手写字体识别二课程内容 2.1 图像识别分类基本介绍计算机的图像识别 ...
深度学习卷积神经网络-Pytorch手写数字识别
深度学习卷积神经网络-Pytorch手写数字识别一.前言二.代码实现 2.1 引入依赖库 2.2 加载数据 2.3 数据分割 2.4 构造数据 2.5 迭代训练三.测试数据四.参考资料一. ...
Android Studio编写一个手写字体识别程序
1.activity_main.xml 的代码 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearL ...
人工智能入门第一课：手写字体识别及可视化项目（手写画板）（mnist）
人工智能入门第一课:手写字体识别及可视化项目(手写画板)(mnist),使用技术(Django+js+tensorflow+html+bootstrap+inspinia框架) 直接上图,项目效果 1 ...
python手写字体程序_深度学习---手写字体识别程序分析（python）
我想大部分程序员的第一个程序应该都是"hello world",在深度学习领域,这个"hello world"程序就是手写字体识别程序. 这次我们详细的分析下手 ...
《MATLAB 神经网络43个案例分析》：第19章基于SVM的手写字体识别
<MATLAB 神经网络43个案例分析>:第19章基于SVM的手写字体识别 1. 前言 2. MATLAB 仿真示例 3. 小结 1. 前言 <MATLAB 神经网络43个案例分析 ...

PyTorch手写字体识别

PyTorch手写字体识别相关推荐

最新文章

热门文章