利用softmax网络实现手写数字识别, 用pytorch求出下列结果
时间: 2023-05-31 15:04:33 浏览: 78
抱歉,由于缺少相关的数据集和模型训练,我无法提供您所需的结果。但是,我可以向您介绍一下如何使用PyTorch实现手写数字识别。
首先,您需要准备一个手写数字数据集,例如MNIST数据集。然后,您可以使用PyTorch构建一个softmax神经网络模型,如下所示:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SoftmaxNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SoftmaxNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
x = x.view(-1, 320)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
在定义模型时,我们使用了两个卷积层和两个全连接层,用于提取图像的特征和进行分类。在forward函数中,我们使用了ReLU激活函数和log_softmax函数进行非线性变换和分类。
接下来,您需要定义一个损失函数和优化器:
```python
import torch.optim as optim
model = SoftmaxNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
```
在训练模型时,您需要迭代数据集,并将输入数据和标签传递给模型,计算损失并进行反向传播和优化:
```python
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
```
在测试模型时,您需要用测试数据集评估模型的准确率:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
这就是使用PyTorch实现手写数字识别的一般步骤。