用jittor训练一个手写识别数据集

好的，以下是用Jittor训练手写识别数据集的步骤：

1. 准备数据集：你可以使用MNIST数据集或者自己制作一个手写数字数据集。对于MNIST数据集，你可以使用以下代码来加载数据集：

import jittor.transform as transform
from jittor.dataset.mnist import MNIST

train_loader = MNIST(train=True, transform=transform.Compose([
    transform.Resize(28),
    transform.ImageNormalize()
]))
test_loader = MNIST(train=False, transform=transform.Compose([
    transform.Resize(28),
    transform.ImageNormalize()
]))

2. 定义模型：你可以选择使用卷积神经网络(CNN)或者全连接神经网络(FNN)。以下是一个简单的CNN模型：

import jittor as jt

class Net(jt.Module):
    def __init__(self):
        self.conv1 = jt.nn.Conv(1, 10, kernel_size=5)
        self.conv2 = jt.nn.Conv(10, 20, kernel_size=5)
        self.fc1 = jt.nn.Linear(320, 50)
        self.fc2 = jt.nn.Linear(50, 10)

    def execute(self, x):
        x = jt.relu(jt.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
        x = jt.relu(jt.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = jt.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

3. 定义损失函数和优化器：你可以选择使用交叉熵损失函数和随机梯度下降(SGD)优化器。

loss_fn = jt.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = jt.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

4. 训练模型：使用以下代码训练模型。

for epoch in range(10):
    total_loss = 0.0
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print("Epoch {}, loss={}".format(epoch+1, total_loss/(i+1)))

5. 测试模型：使用以下代码测试模型。

correct = 0
total = 0
with jt.no_grad():
    for i, (inputs, targets) in enumerate(test_loader):
        outputs = net(inputs)
        _, predicted = jt.max(outputs.data, 1)
        total += targets.size(0)
        correct += (predicted == targets).sum().item()

print("Accuracy: {}%".format(100*correct/total))

这样，你就可以用Jittor训练手写识别数据集了！