DNN 数字识别 代码

DNN数字识别代码是使用OpenCV的DNN模块实现的。该模块是用来实现深度神经网络相关功能的模块。OpenCV的DNN模块可以载入其他深度学习框架（如TensorFlow、pytorch、Caffe等）训练好的模型，并进行预测。在载入模型时，OpenCV会使用自己的DNN模块对模型进行重写，以提高模型的运行效率。因此，如果你想在OpenCV项目中使用深度学习模型，可以先使用其他深度学习框架训练好模型，然后使用OpenCV的DNN模块进行载入和预测。\[2\]

关于DNN模型的训练和推理过程，具体的代码解读如下：
- net.train()和net.eval()是用来设置模型的训练模式和推理模式。在训练模式下，模型会进行反向传播和参数更新；在推理模式下，模型只进行前向传播和输出预测结果。
- output.max(1)是用来获取模型输出的最大值及其对应的索引，即预测结果。
- optim.zero_grad()用于清空模型的梯度信息。
- pred=model(input)是用来进行模型的前向传播，得到预测结果。
- loss=criterion(pred,tgt)是用来计算模型的损失函数，其中pred是模型的预测结果，tgt是目标标签。
- loss.backward()是用来进行反向传播，计算模型参数的梯度。
- optim.step()是用来更新模型的参数，即进行参数的优化。

以上是DNN数字识别代码中一些重要的函数和操作的作用。具体的代码实现可以参考引用\[3\]中提供的代码及注释。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别（含源码）](https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/123880476)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [mnist手写数字识别，dnn实现代码解读](https://blog.csdn.net/siper12138/article/details/126954032)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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