【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

2022-07-20 14:56:40      索炜达电子      481     

文件编号:A100

文件大小:28M

开发环境:Python3.8、OpenCV4.6、Torch、Pycharm2020

猿创承诺:该项目亲测正常运行,需远程调试部署需另外收费,确保正常使用,不能正常使用全额退款。

简要概述:使用Pytorch创建cnn模型,并在mnist上进行训练。安装“pytorch”和其他必要的模块(“tensorboard”和“matplotlib”)。

按需写作:

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

演示视频:

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

点击查看:系统演示视频

运行结果

运行[train.py](train.py)在mnist数据集上训练cnn模型。

运行[test.py](test.py)在您自己的手写数字上测试经过训练的模型。

运行app.py

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

【A100】基于Pytorch卷积神经网络Mnist手写数字识别(网页版)

远程协助:

温馨提示:索炜达.猿创官方提供收费远程协助,确保您项目运行成功。

点击查看:远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下:

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

TAG手写数字识别
  • 5 次
  • 600 分