手写数字识别mindspore
时间: 2023-11-26 15:05:05 浏览: 58
以下是使用MindSpore实现手写数字识别的步骤:
1.准备数据集:下载MNIST数据集并进行预处理,将数据集分为训练集和测试集。
2.构建网络模型:使用MindSpore提供的API构建卷积神经网络模型。
3.定义损失函数和优化器:选择交叉熵损失函数和Adam优化器。
4.训练模型:使用训练集对模型进行训练。
5.测试模型:使用测试集对模型进行测试,计算模型的准确率。
以下是MindSpore实现手写数字识别的示例代码:
```python
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops.operations as P
from mindspore import Tensor
from mindspore import context
from mindspore.train.model import Model
from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net
from mindspore.common import dtype as mstype
from mindspore.dataset.transforms import py_transforms
from mindspore.dataset.vision import Inter
from mindspore.dataset.vision import Normalize
# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Cell):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 5, pad_mode='valid')
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 5, pad_mode='valid')
self.relu = nn.ReLU()
self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.flatten = nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Dense(64 * 4 * 4, 512)
self.fc2 = nn.Dense(512, 10)
def construct(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.max_pool2d(x)
x = self.conv2(x)
x = self.relu(x)
x = self.max_pool2d(x)
x = self.flatten(x)
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 定义损失函数和优化器
net_loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
net_opt = nn.Adam(params=net.trainable_params())
# 加载训练好的模型
model = Model(Net())
param_dict = load_checkpoint("model.ckpt")
load_param_into_net(model, param_dict)
# 对测试集进行预处理
test_transforms = py_transforms.Compose([
py_transforms.Resize((28, 28), interpolation=Inter.LINEAR),
py_transforms.ToTensor(),
Normalize([0.1307], [0.3081])
])
# 加载测试集
test_dataset = create_dataset("mnist", 1, False, test_transforms)
# 对测试集进行测试
model.eval()
acc = model.eval(test_dataset, dataset_sink_mode=False)
print("Accuracy: ", acc)
```
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