【源码】基于PyTorch和TensorBoard的深度学习图像分类项目

项目简介

本项目基于PyTorch框架，主要针对MNIST手写数字识别数据集开展图像分类工作。项目完整涵盖数据预处理、模型构建、训练、验证以及保存等流程，同时借助TensorBoard实现训练过程的可视化。此外，还具备自定义数据集加载和展示功能，方便用户按需调整输入数据。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：下载MNIST数据集，调整图像大小并保存为PNG格式，生成CSV文件记录图像路径和标签信息，便于加载自定义数据集。
2. 模型构建：定义包含两个卷积层和一个全连接层的卷积神经网络（CNN）模型，支持自定义输入大小以适应不同数据集。
3. 模型训练：使用定义好的模型进行训练，包含前向传播、损失计算、反向传播和优化步骤，通过TensorBoard可视化训练过程中的损失和准确率。
4. 模型验证：用测试集对训练好的模型进行测试，计算并打印准确率。
5. 模型保存：保存训练好的模型权重，方便后续使用或继续训练。
6. 数据展示：加载自定义数据集，展示一批图像，检查数据预处理效果。

安装使用步骤

安装Anaconda

根据Anaconda安装教程安装最新版本的Anaconda。

设置虚拟环境

打开命令提示符（CMD），使用以下命令创建并激活虚拟环境： bash conda create --name myenv python=3.7 conda activate myenv

下载项目代码

使用以下命令复制项目代码到本地： bash

安装所需依赖

在虚拟环境中安装所需的依赖库： bash conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch conda install tensorflow==1.14.0=mkl* conda install opencv conda install spyder conda install -c conda-forge tqdm

运行项目

使用以下命令启动Spyder IDE： bash spyder 在Spyder中打开项目目录下的NN.py或CNN.py文件，按F5运行代码。

使用TensorBoard

在训练过程中，使用TensorBoard查看训练日志，监控损失和准确率的变化。

注意事项

• 确保Python环境已正确安装所需库。
• 修改配置文件路径以适应本地环境的数据集路径。
• 可根据项目需求修改模型结构和超参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】