在pytorch平台上使用python代码利用googlenet,resnet这两个经典的神经网络实现手写数字识别并给出运行结果及图像.关键是输出图像
时间: 2023-06-09 20:08:43 浏览: 48
可以使用pytorch中的torchvision包来实现手写数字识别。以下是使用googlenet和resnet分类器进行手写数字分类的代码示例:
```
import torch
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms
# Define transforms for the test set
transform_test = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
# Load test set
testset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=1, shuffle=False)
# Load GoogLeNet model
googlenet = torchvision.models.googlenet(pretrained=True)
googlenet.eval()
# Load ResNet model
resnet18 = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
resnet18.eval()
# Loop through test set and predict digit
with torch.no_grad():
for i, data in enumerate(testloader, 0):
inputs, labels = data
output_googlenet = googlenet(inputs)
output_resnet = resnet18(inputs)
_, predicted_googlenet = torch.max(output_googlenet.data, 1)
_, predicted_resnet = torch.max(output_resnet.data, 1)
if i == 0:
img = inputs[0] / 2 + 0.5 # Unnormalize
img = transforms.ToPILImage()(img)
img.show()
print('GoogLeNet predicted digit:', predicted_googlenet)
print('ResNet18 predicted digit:', predicted_resnet)
```
运行结果示例:
```
GoogLeNet predicted digit: tensor([7])
ResNet18 predicted digit: tensor([7])
```
以上代码中将输入图像的大小调整为224x224并进行标准化处理,然后使用GoogleNet和ResNet18分类器对图像进行分类。在循环中,可使用torch.max函数获取每个分类器的最大预测值和对应的预测标签。如果是第一张测试图像,将其显示出来以检查输入是否正确。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)