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利用PyTorch实现基于MNIST数据集的手写数字识别

利用PyTorch实现基于MNIST数据集的手写数字识别简介：如何使用PyTorch实现基于MNIST数据集的手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的经典问题之一，旨在将手写数字图像转换为对应的数字标签。数据集简介 MNIST数据集是一...

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（CNN卷积神经网络）

CPU版本代码未下载MNIST数据集的需要将代码中的download=False改为download=True import torch from torchvision import transforms from torchvision import datasets f...

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使用快速梯度符号攻击（FGSM）实现对抗性样本生成（附源码和数据集MNIST手写数字）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信~~~一、威胁模型对抗性机器学习，意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异，接下来我们通过一个图像分类器上的示例来进行讲解，具体的说，会使用第一个也是最流行的攻击方法之一，快速梯度符号攻击来欺骗一个MNIST分类器每一类攻击都有...

基于 MNIST 数据集的 Pytorch 卷积自动编码器

自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在代码(也称为潜在代码或编码空间) ，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。这种架构的目标是在编码时最大化信...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]

一、前言首先感谢所有点开本文的朋友们！基于PyTorch的深度学习实战可能要告一段落了。本想着再写几篇关于PyTorch神经网络深度学习的文章来着，可无奈项目时间紧任务重，要求短时间内出图并做好参数拟合。所以只得转战Matlab编程，框架旧就旧吧，无所谓了 (能出结果就行) 。 &nb...

怎么调用pytorch中mnist数据集

问题怎么调用pytorch中mnist数据集方法MNIST数据集介绍MNIST数据集是NIST（National Institute of Standards and Technology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，MNIST 数据集主要包括四个文件，训练集train一共包含了 6...

PyTorch 之神经网络 Mnist 分类任务

文章目录一、Mnist 分类任务简介二、Mnist 数据集的读取三、 Mnist 分类任务实现1. 标签和简单网络架构2. 具体代码实现四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/top...

MNIST-手写数字识别-TensorFlow&&Pytorch

作为深度学习的第一个任务呢，一般都会选择手写数字识别作为我们的第一个项目，因为识别起来并不是很困难，而且精度可以达到0.99。下面就正式开始我们的第一个小项目吧。先来说一下流程：1. 准备数据集，可以在kaggle上下载csv文件的数据集，对于新手来说，以便好的理解数据，后者是利用Te...

【pytorch】pytorch代码中实现MNIST、cifar10等数据集本地读取

在上一篇博客中我们说到，运行代码时，MNIST数据无法在线实时下载的问题。最近，在学习pytorch，遇到同样的问题，但是这个必须得实时下载，因为在下载的过程中，封装好的代码，还要进行其他的操作。这里，我们以MNIST数据为例，介绍如何实现下载。step1.本地下载好MNIST数据集，4个文件放在一...

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更新时间 2024-04-10 12:20:48

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