/CNN_MNIST_recognition_by_Pytorch

基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别 适用于Pytorch与神经网络入门学习

Primary LanguagePython

基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别
该README是对cnn_mnist_pytorch.py工程的说明

一、环境要求:

  • Windows10

  • PyCharm

  • conda4.8.2

  • NVIDIA GPU(可选)

  • python 3.7.6

  • pytorch 1.4.0

  • torchvision 0.5.0

  • numpy 1.18.1

  • matplotlib 3.1.3

  • time

  • cudatoolkit(可选) 10.1

  • MNIST

二、使用方法:

1.正确设置路径
├── cnn_mnist_pytorch.py   #主程序 
├── modelpara.pth          #已训练网络参数模型 
├── README.txt             #使用说明 
├── MNIST                  #MNIST数据集 需解压 
│   ├── processed
└── └── raw

2.直接运行cnn_mnist_pytorch.py即可获得已训练模型的测试结果
注:若无GPU，请将use_gpu设为0

3.设置超参数以重新训练

三、测试结果:

MNIST测试集识别准确率99.22% 10000张测试集图片识别总时间2.362s(GPU)/8.283s(CPU)

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By: Mr.Liu Mr.Li Ms.Gai
时间：2020年4月