CNN手写数字识别csv格式训练集读取保存训练好的pytorch模型,另一个文件加载调用模型测试csv数据集和单张图片

时间: 2024-01-14 19:04:40 浏览: 162
您可以按照以下步骤进行CNN手写数字识别的训练、保存和加载模型,并使用模型测试CSV数据集和单张图片。 1. 训练和保存模型: - 首先,导入所需的库: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms from torchvision.datasets import MNIST from torch.utils.data import DataLoader ``` - 定义一个简单的CNN模型: ```python class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc = nn.Linear(14*14*16, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out ``` - 加载MNIST数据集并进行预处理: ```python transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) train_dataset = MNIST(root='./', train=True, transform=transform, download=True) test_dataset = MNIST(root='./', train=False, transform=transform) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) ``` - 初始化模型、损失函数和优化器: ```python model = CNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` - 进行训练并保存模型: ```python num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if (i+1) % 100 == 0: print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item()}") torch.save(model.state_dict(), 'model.pt') ``` 2. 加载和使用模型进行预测: - 导入所需的库: ```python import pandas as pd from PIL import Image ``` - 加载模型并进行预测: ```python model = CNN() model.load_state_dict(torch.load('model.pt')) model.eval() def predict(image): image = transform(image).unsqueeze(0) output = model(image) _, predicted = torch.max(output.data, 1) return predicted.item() ``` 3. 使用模型测试CSV数据集和单张图片: - 测试CSV数据集: ```python df = pd.read_csv('test.csv') for i in range(len(df)): image = Image.fromarray(df.iloc[i].values.reshape(28, 28).astype('uint8')) prediction = predict(image) print(f"Image {i+1}: Predicted Digit - {prediction}") ``` - 测试单张图片: ```python image = Image.open('image.jpg').convert('L') prediction = predict(image) print(f"Predicted Digit - {prediction}") ``` 这样,您就可以使用CSV数据集和单张图片测试已训练好的CNN模型了。请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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