神经网络实现MINST手写字符识别具体代码

时间: 2023-09-28 10:07:14 浏览: 50
下面是一个使用PyTorch实现的MINST手写字符识别的神经网络代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 定义网络结构 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1) self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 10) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = nn.functional.max_pool2d(x, 2, 2) x = nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = nn.functional.max_pool2d(x, 2, 2) x = x.view(-1, 4*4*50) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data/', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data/', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 定义优化器和损失函数 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练模型 epochs = 10 for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = Variable(data), Variable(target) 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.data.item())) # 测试模型 model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) test_loss += criterion(output, target).data.item() pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).sum() 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))) ``` 以上代码实现了一个包含两个卷积层和两个全连接层的神经网络,并使用随机梯度下降算法进行优化,损失函数为交叉熵损失。在训练过程中,模型对数据进行前向传播和反向传播,更新权重参数以减小训练误差。在测试过程中,模型对测试数据进行预测,并计算准确率和平均损失。

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