pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（全连接神经网络）
代码 import torch from torchvision import transforms # 对图像进行原始的数据处理的工具 from torchvision import datasets # 获取数据 from torch.utils.data import Dat...
Pytorch全连接神经网络实现手写数字识别
问题Mnist手写数字识别数据集作为一个常见数据集，包含10个类别，在此次深度学习的过程中，我们通过pytorch提供的库函数，运用全连接神经网络实现手写数字的识别方法设置参数input_size = 784hidden_size = 500output_size = 10num_epochs = ...
【Pytorch(二)】Numpy 搭建全连接神经网络（3）
11. 数据集准备现在是时候尝试应用我们的模型来解决一个简单的分类问题。为了检测模型是否能够顺利训练，下面我们将生成一个含有两个类的点集（如下图所示，两个类别的点分别用不同颜色表示），然后尝试训练模型来对这些点进行分类（二元分类问题）。# number of samples in the data ...
【Pytorch(二)】Numpy 搭建全连接神经网络（2）
7. 损失函数损失函数可以监测训练进展，确保我们向着正确的方向移动。“一般来说，损失函数显示了我们与’理想’解决方案之间的距离。”损失函数包含很多种（例如 Pytorch 中提供了很多选项，可见其官方网站 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-fu...
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