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
时间: 2023-06-08 14:09:03 浏览: 136
好的,现在让我来回答你的问题。针对你的需求,我们可以使用PyTorch平台上的Python代码,并且利用GoogleNet和ResNet两个经典神经网络实现手写数字的识别,然后给出运行结果和图像。
在开始之前,我想确认一下您是否已经安装了PyTorch和torchvision工具库?如果没有,您需要通过以下命令安装:
```
pip install torch torchvision
```
接下来,让我们看一下实现手写数字识别的代码。首先,通过以下代码导入所需库:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
from PIL import Image
```
然后,我们定义使用的模型,这里我们选择GoogleNet和ResNet:
```python
# Define models for digit recognition
google_net = torchvision.models.googlenet(pretrained=True)
google_net.fc = torch.nn.Linear(in_features=1024, out_features=10, bias=True)
res_net = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
res_net.fc = torch.nn.Linear(in_features=2048, out_features=10, bias=True)
```
接着,我们需要定义预处理函数,这里我们使用了常用的transforms.Compose函数来组合图像预处理:
```python
# Define pre-processing function
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.Grayscale(num_output_channels=3),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
```
现在我们可以从文件中加载手写数字图像,并将其转化为PyTorch的张量形式:
```python
def load_image(filename):
image = Image.open(filename).convert('RGB')
image = preprocess(image)
image = image.unsqueeze(0)
return image
```
我们可以调用上述函数来加载测试图像并将其输入到模型中进行预测。以下是一个示例代码:
```python
# Load test image
image = load_image('test_image.jpg')
# Predict using GoogleNet
google_net.eval()
with torch.no_grad():
preds = google_net(image).argmax(dim=1)[0]
print('GoogleNet predicted digit:', preds.item())
# Predict using ResNet
res_net.eval()
with torch.no_grad():
preds = res_net(image).argmax(dim=1)[0]
print('ResNet predicted digit:', preds.item())
```
这样,我们就完成了手写数字识别程序的实现。您可以将程序保存为.py文件,然后在命令行中运行。程序将输出两个经典神经网络的预测结果以及预测图像。
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