pytorch实现手写字符识别

时间: 2023-11-13 09:04:37 浏览: 31
以下是使用PyTorch实现手写字符识别的步骤: 1. 导入必要的库和模块 ```python import os import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch import nn from torch.utils import data import torchvision.transforms as transforms from tensorboardX import SummaryWriter import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 定义常量 ```python train_batch_size = 64 ``` 3. 加载数据集 ```python class TrainDataset(data.Dataset): def __init__(self, array, label): self.data = np.asarray(array) self.label = np.asarray(label) self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5]) ]) def __getitem__(self, index): txt = torch.from_numpy(self.data[index]) label = torch.tensor(self.label[index]) return txt, label def __len__(self): return len(self.data) train_data = np.load('train_data.npy') train_label = np.load('train_label.npy') train_dataset = TrainDataset(train_data, train_label) train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=train_batch_size, shuffle=True) ``` 4. 定义模型 ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(1024, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 47) 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, 1024) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) model = Net() ``` 5. 定义损失函数和优化器 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) ``` 6. 训练模型 ```python def train(epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) for epoch in range(1, 11): train(epoch) ``` 7. 测试模型 ```python test_data = np.load('test_data.npy') test_label = np.load('test_label.npy') test_dataset = TrainDataset(test_data, test_label) test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=train_batch_size, shuffle=True) def test(): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: output = model(data) test_loss += criterion(output, target).item() pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() 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))) test() ```

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