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【深度学习】PyTorch：手写数字识别

article 2025/2/27 19:36:38

在这个技术博客中，我们将一起探索如何使用PyTorch来实现一个手写数字识别系统。这个系统将基于经典的MNIST数据集，这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字（0-9）数据库。通过这个项目，你将了解如何使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练和评估。

文章目录

1. 环境准备
2. 数据集加载
3. 模型构建
4. 模型训练
5. 模型评估
6. 可视化结果
7. 总结

1. 环境准备

首先，我们需要确保安装了PyTorch和其他必要的库。你可以使用以下命令安装：

pip install torch torchvision matplotlib

接下来，我们需要导入相关的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

import matplotlib.pyplot as plt

2. 数据集加载

我们将使用torchvision库来加载MNIST数据集。数据集会被转换为PyTorch张量，并且我们会对图像进行归一化处理，使其值在0到1之间。


# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
 
# 下载并加载训练集
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
 
# 下载并加载测试集
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

testloader = torch