基于Pytorch实现的卷积神经网络MNIST手写数字识别python源码+文档说明+数据集.zip

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pytorch

python

MNIST手写数字识别

毕业设计

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Pytorch主main

MNIST

processed

training.rar 8.47MB

test.zip 1.58MB

raw

t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB

train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB

train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB

t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB

modelpara.pth 12.49MB

cnn_mnist_pytorch.py 7KB

资源介绍.txt 737B

共 9 条

一、环境要求: Windows10 PyCharm conda4.8.2 NVIDIA GPU(可选) python 3.7.6 pytorch 1.4.0 torchvision 0.5.0 numpy 1.18.1 matplotlib 3.1.3 time cudatoolkit(可选) 10.1 MNIST 二、使用方法: 1.正确设置路径 ├── cnn_mnist_pytorch.py #主程序 ├── modelpara.pth #已训练网络参数模型 ├── README.txt #使用说明 ├── MNIST #MNIST数据集需解压 │ ├── processed └── └── raw 2.直接运行cnn_mnist_pytorch.py即可获得已训练模型的测试结果注:若无GPU，请将use_gpu设为0 3.设置超参数以重新训练

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