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项目简介
本项目借助PyTorch框架，运用卷积神经网络（CNN）模型开展MNIST手写数字识别工作。项目涵盖数据预处理、模型定义、训练、测试以及模型保存等流程，同时利用Tensorboard进行日志记录与可视化。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：具备数据下载、大小调整、保存和加载等功能，用于处理MNIST手写数字数据集。
- 模型定义：定义了包含两个卷积层的卷积神经网络模型，用于识别手写数字。
- 训练过程：利用定义好的CNN模型进行训练，借助Tensorboard进行日志记录和可视化。
- 测试部分：在测试数据集上评估模型性能，计算测试准确率。
- 模型保存：训练完成后，保存模型的状态字典。
安装使用步骤
环境配置
- 安装Anaconda，设置虚拟环境，保证PyTorch和torchvision等库版本正确。
- 使用以下命令创建并激活虚拟环境：
terminal conda create --name myenv python=3.7 conda activate myenv
安装依赖
安装PyTorch、TensorFlow、OpenCV等必要的库：
terminal
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
数据准备
- 使用
data_save.py脚本下载MNIST数据集，将图像大小调整为64x64像素。 - 运行以下命令：
terminal spyder - 在Spyder中打开并运行
data_save.py。
模型训练
- 使用
MNIST_CNN.py脚本进行模型训练，用logger.py进行日志记录。 - 在Spyder中打开并运行
MNIST_CNN.py。
模型测试
- 使用
MNIST_CNN.py脚本进行模型测试，计算测试准确率。 - 在Spyder中打开并运行
MNIST_CNN.py。
结果展示
- 使用
show_data.py脚本展示数据集的部分图像。 - 在Spyder中打开并运行
show_data.py。
注意事项
- 确保安装正确版本的PyTorch和其他依赖库。
- 使用
data_save.py下载MNIST数据集时，确保网络连接正常。 - 训练模型时，确保有足够的计算资源，如GPU。
- 根据需要调整超参数，如训练周期、批量大小和学习率等。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】