pytorch手写体数字识别预测类别

为了进行PyTorch手写数字识别预测类别,我们可以使用线性回归模型。在这个模型中，我们首先需要加载手写数字识别数据集，并将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们可以定义一个网络结构，该网络结构包含一个线性层和一个softmax层。然后，我们使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行评估。

在评估过程中，我们通过模型运行测试集中的每个图像，并将模型输出的数字作为预测结果。然后，我们计算预测结果正确的数量，并将其除以测试集的总数量，得到预测的准确率。

下面是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch进行手写数字识别预测类别：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm import tqdm

# 加载手写数字识别数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
mnist_test = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = DataLoader(mnist_test, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义网络结构
W = torch.randn(784, 10)  # 权重矩阵
b = torch.randn(10)  # 偏置向量

#评估模型
correct = 0
total = len(mnist_test)
with torch.no_grad():
    # 遍历测试集的小批量数据
    for images, labels in tqdm(test_loader):
        # 前向传播
        x = images.view(-1, 28*28)
        y = torch.matmul(x, W) + b
        predictions = torch.argmax(y, dim=1)
        
        # 统计预测结果正确的数量
        correct += torch.sum((predictions == labels).float())
    
    # 计算准确率
    accuracy = correct / total
    print('Test accuracy: {}'.format(accuracy))

在上述代码中，我们首先导入所需的库，并定义了一个数据转换流程，用于将数据转换为张量并进行归一化处理。然后，我们加载手写数字识别数据集，并将其分批次加载到数据加载器中。接下来，我们定义了网络模型的参数W和b。在评估过程中，我们使用torch.no_grad()来关闭梯度计算，加快评估速度。最后，我们计算预测准确率并输出结果。

请注意，上述代码只是一个示例，实际情况中可能需要根据具体情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch-简单回归问题-手写数字识别](https://blog.csdn.net/qq_44653420/article/details/130984978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于 PyTorch 的手写数字分类](https://blog.csdn.net/weixin_38739735/article/details/117971150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]