【深度学习】MNIST手写数字数据集的分类识别

简介: 【深度学习】MNIST手写数字数据集的分类识别


👉博__主👈:米码收割机

👉技__能👈:C++/Python语言

👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】

👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主

👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。

目的:为了实现对MNIST手写数字数据集的分类识别。

  1. 构建模型:使用PyTorch库定义并构建一个简单的深度学习模型(在这种情况下是一个全连接的多层感知器,MLP)。
  2. 训练模型:通过反复地在MNIST训练数据上迭代,调整模型的权重,使其能够正确分类手写数字。
  3. 评估模型:在每轮训练结束后,评估模型在MNIST测试集上的性能,以检查其泛化能力并了解其在未见过的数据上的表现。

我们可以了解到如何使用PyTorch建立、训练和评估一个基本的深度学习模型。实现一个基本的深度学习网络,我们可以使用Python的TensorFlow或PyTorch库。

首先,确保你安装了torchtorchvision

深度神经网络实现,用于处理手写数字识别(MNIST数据集):

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)  # 将输入扁平化
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)
# 加载数据
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)
# 创建模型、优化器和损失函数
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
def train(epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
# 测试模型
def test():
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset)))
for epoch in range(1, 11):  # 训练10轮
    train(epoch)
    test()


相关文章
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
人脸表情[七种表情]数据集(15500张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
本数据集包含15,500张已划分、已标注的人脸表情图像,覆盖惊讶、恐惧、厌恶、高兴、悲伤、愤怒和中性七类表情,适用于YOLO系列等深度学习模型的分类与检测任务。数据集结构清晰,分为训练集与测试集,支持多种标注格式转换,适用于人机交互、心理健康、驾驶监测等多个领域。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
河道塑料瓶识别标准数据集 | 科研与项目必备(图片已划分、已标注)| 适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
随着城市化进程加快和塑料制品使用量增加,河道中的塑料垃圾问题日益严重。塑料瓶作为河道漂浮垃圾的主要类型,不仅破坏水体景观,还威胁水生生态系统的健康。传统的人工巡查方式效率低、成本高,难以满足实时监控与治理的需求。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
火灾火焰识别数据集(2200张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在人工智能和计算机视觉的快速发展中,火灾检测与火焰识别逐渐成为智慧城市、公共安全和智能监控的重要研究方向。一个高质量的数据集往往是推动相关研究的核心基础。本文将详细介绍一个火灾火焰识别数据集,该数据集共包含 2200 张图片,并已按照 训练集(train)、验证集(val)、测试集(test) 划分,同时配有对应的标注文件,方便研究者快速上手模型训练与评估。
火灾火焰识别数据集(2200张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
7种交通场景数据集(千张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天,如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素,对道路安全与交通效率具有直接影响。然而,真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战,使得视觉识别与检测任务难度显著增加。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
坐姿标准好坏姿态数据集(图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
坐姿标准好坏姿态数据集的发布,填补了计算机视觉领域在“细分健康行为识别”上的空白。它不仅具有研究价值,更在实际应用层面具备广阔前景。从青少年的健康教育,到办公室的智能提醒,再到驾驶员的安全监控和康复训练,本数据集都能发挥巨大的作用。
坐姿标准好坏姿态数据集(图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
|
1月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
102类农业害虫数据集(20000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在现代农业发展中,病虫害监测与防治 始终是保障粮食安全和提高农作物产量的关键环节。传统的害虫识别主要依赖人工观察与统计,不仅效率低下,而且容易受到主观经验、环境条件等因素的影响,导致识别准确率不足。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 编解码
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化(Matlab代码实现)
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化(Matlab代码实现)
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
中药材图像识别数据集(100类,9200张)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务
本数据集包含9200张中药材图像,覆盖100类常见中药材,适用于YOLO系列及主流深度学习模型的图像分类与目标检测任务。数据已划分为训练集(8000张)与验证集(1200张),采用标准文件夹结构和简体中文命名,适配PyTorch、TensorFlow等框架,可用于中药识别系统开发、医学辅助诊断、移动端图像识别App研发及AI科研训练,具备较强的实用性与拓展性。
533 45
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 算法
道路表面缺陷数据集(裂缝/井盖/坑洼)(6000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
随着城市化与交通运输业的快速发展,道路基础设施的健康状况直接关系到出行安全与城市运行效率。长期高强度的使用、气候变化以及施工质量差异,都会导致道路表面出现裂缝、坑洼、井盖下沉及修补不良等缺陷。这些问题不仅影响驾驶舒适度,还可能引发交通事故,增加道路养护成本。
道路表面缺陷数据集(裂缝/井盖/坑洼)(6000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
本项目基于深度学习的YOLO框架,成功实现了城市道路损伤的自动检测与评估。通过YOLOv8模型,我们能够高效地识别和分类路面裂缝、井盖移位、坑洼路面等常见的道路损伤类型。系统的核心优势在于其高效性和实时性,能够实时监控城市道路,自动标注损伤类型,并生成损伤评估报告。
160 0
基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】

热门文章

最新文章