在你回答了我如下问题：”如何把mnist训练出的模型用在自己的手写体数字识别上“后，我根据你的建议编写代码，然后在运行output = model(img_tensor.unsqueeze(0))这段代码后报collections.OrderedDict' object is not callable这个错误，可能是什么原因导致的 呢

这个错误可能是因为你定义的 `model` 对象实际上是一个 `collections.OrderedDict` 类型的对象，而不是一个可以调用的模型。这通常是因为在将模型保存为字典格式时出现了问题。

你需要确保在加载模型时，使用的是正确的格式。例如，如果你使用 `torch.save()` 方法保存 PyTorch 模型，则需要使用 `torch.load()` 方法来加载模型。在加载模型后，你应该能够正确地调用模型，如 `output = model(img_tensor.unsqueeze(0))`。

如果问题仍然存在，请检查保存和加载模型的代码，确保它们没有出现任何错误。

相关问题

如何把mnist训练出的模型用在自己的手写体数字识别上

将MNIST训练出的模型用于自己的手写数字识别任务，需要进行以下步骤：

1. 加载MNIST模型

首先，您需要加载MNIST训练出的模型。如果您使用PyTorch训练的模型，可以使用以下代码加载模型：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('mnist_model.pth')

这将加载保存在'mnist_model.pth'文件中的PyTorch模型。

2. 准备手写数字数据集

接下来，您需要准备自己的手写数字数据集。您可以使用任何您喜欢的方法来创建数据集，并将其转换为PyTorch张量。例如，您可以使用PIL库读取图像文件，并使用transforms.ToTensor()函数将图像转换为张量。

from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 读取图像文件
img = Image.open('my_digit.jpg')

# 准备数据
transform = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(),
    transforms.Resize((28, 28)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
img_tensor = transform(img)

在这个例子中，我们使用transforms.Grayscale()将图像转换为灰度图像，并使用transforms.Resize()将图像大小调整为28x28。然后，使用transforms.ToTensor()将图像转换为PyTorch张量，并使用transforms.Normalize()进行归一化。

请注意，您需要将您的手写数字数据集与MNIST数据集保持一致，即图像大小为28x28，并且像素值已经归一化。

3. 运行推理

最后，您可以使用模型对手写数字进行推理，并输出预测结果。例如，使用以下代码对手写数字进行推理：

# 运行推理
output = model(img_tensor.unsqueeze(0))

# 输出预测结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print(predicted.item())

在这个例子中，我们使用模型对手写数字进行推理，并使用torch.max()函数获取预测结果。由于我们只有一个数字图像，因此我们需要使用unsqueeze()函数将图像张量添加一个批次维度。

希望这些步骤可以帮助您将MNIST训练出的模型用于自己的手写数字识别任务。如果您有其他问题，请随时问我。

cnn手写体数字识别mnist

CNN（卷积神经网络）在手写体数字识别上表现出色。它可以通过提取图像的特征，并利用全连接网络进行多分类任务。在MNIST数据集上进行实验，通过3轮训练，CNN网络达到了98.33%的预测准确率。本文还使用了经典的LeNet-5模型来实现CNN结构。MNIST数据集包含70000张28×28的单通道灰度图像，其中训练集有60000张，测试集有10000张。