文件編號：A317

文件大?。?/strong>53M

開發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.5、torch1.8.0、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，需遠程調試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：基于Pytorch的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡MNIST手寫數(shù)字識別

對cnn_mnist_pytorch.py工程的說明

一、環(huán)境要求:

 - Windows10

 - PyCharm

 - conda4.8.2 

 - NVIDIA GPU(可選) 

 - python 3.7.6

 - pytorch 1.4.0

 - torchvision 0.5.0

 - numpy 1.18.1 

 - matplotlib 3.1.3

 - time 

 - cudatoolkit(可選) 10.1 

 - MNIST 

二、使用方法:

1.正確設置路徑

├── cnn_mnist_pytorch.py   #主程序 

├── modelpara.pth          #已訓練網(wǎng)絡參數(shù)模型 

├── README.txt             #使用說明 

├── MNIST                  #MNIST數(shù)據(jù)集 需解壓 

│   ├── processed

└── └── raw

2.直接運行cnn_mnist_pytorch.py即可獲得已訓練模型的測試結果

注:若無GPU，請將use_gpu設為0

3.設置超參數(shù)以重新訓練

三、測試結果:

MNIST測試集識別準確率99.22%

10000張測試集圖片識別總時間2.362s(GPU)/8.283s(CPU)

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行結果：

遠程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。

點擊查看：遠程協(xié)助相關事項

我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻