编号：A529
大小：34M
环境：Python3.7、Torch1.9.1、OpenCV4.7、PyCharm
文档：基于Pytorch编写的BP神经网络手写数字识别配套文档
简介：深度学习之基于Pytorch编写的BP神经网络手写数字识别
操作（基本环境配好后）
1、如果想自己训练的话，就先运行1train-need-torch.py 得到自己训练的模型权重(pkl结尾的文件）,存放于result里面最新的 文件夹
然后在2inference.py中将 末尾处
model = ‘result\\1\\raw_train_mnist_model.pkl’
改成
model = 你自己刚刚训练处理的权重的路径
然后也可以把检测的图片放在test-img里面
在2inference.py里面末尾 修改
image_name = “test1.jpg” # 测试图片放在了 test-img文件夹下，改成自己要检测的图片的名字
然后运行即可
2、如果不自己训练的话，直接运行2inference.py即可，图片可以随意改，看自己需求。
运行展示
配套文件
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
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