【源码】基于深度学习的神经网络模型项目

项目简介

本项目是基于深度学习和神经网络模型，致力于解决特定的分类任务。项目由多个文件构成，各文件承担不同功能，共同实现了完整的神经网络模型训练与测试流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：可从CSV文件读取数据并预处理，将数据转换为PyTorch张量格式。
2. 多种网络架构：提供PolarNet和RawNet两种神经网络架构，供用户按需选择。
3. 训练过程：运用Adam优化器进行网络训练，支持自定义学习率、训练轮数等参数。
4. 可视化工具：具备可视化函数，可绘制隐藏层和输出层的计算结果，辅助理解网络工作过程。
5. 命令行参数解析：通过该功能，方便用户自定义网络参数、训练设置等。

安装使用步骤

假设用户已经下载了项目的源码文件

1. 安装依赖库：使用pip安装PyTorch、matplotlib、pandas、numpy等必要的Python库。 bash pip install torch matplotlib pandas numpy
2. 准备数据：按照项目要求准备CSV格式的数据文件，并依据项目的数据预处理方式进行处理。
3. 运行脚本：运行spiral_main.py脚本，通过命令行参数设置网络类型、训练参数等。 bash python spiral_main.py --network PolarNet --epochs 100 --lr 0.001
4. 查看结果：训练过程会输出损失和准确率信息，训练完成后可通过绘制的图像查看网络工作过程。

注意事项

1. 需根据实际任务调整网络架构和参数设置。
2. 数据预处理方式要与项目要求一致。
3. 可视化功能需要安装matplotlib库，并配置相应的绘图环境。

下载地址

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