minist手写数字识别pytoch代码及作用

minist手写数字识别是一个经典的深度学习教程案例，通常用于入门机器学习和深度学习项目，使用PyTorch库。它涉及到的主要步骤有数据预处理、构建卷积神经网络模型（CNN）、训练模型并评估性能。

以下是一个简化的Python代码示例：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 数据加载
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])  # 对图像进行标准化处理
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(10 * 14 * 14, 128)   # 根据MNIST的数据结构计算出的全连接层输入大小
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)           # 输出层有10个节点对应0-9的分类

model = Net()

# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练过程
for epoch in range(10):   # 这里是一个简单的训练循环，实际应用中会更复杂
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.view(images.shape[0], -1)  # 调整数据格式
        optimizer.zero_grad()   # 清零梯度
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.view(images.shape[0], -1)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f"Accuracy on test data: {100 * correct / total}%")

这个代码的作用就是通过训练和测试过程，让模型学会从MNIST数据集中识别手写数字，并能在新的图片上做出预测。