编号：A618
大小：66M
环境：Python3.8.5、Torch2.0.1、PyCharm
简介：深度学习之基于Pytorch编写的Alexnet实现手写英文字母识别(UI界面)
目标：实现一个简单的卷积神经网络，并测试运行简单的手写英文字母识别。
实现要求：使用Tensorflow或者Pytorch，编写LeNet5，或更复杂的卷积神经网络代码，下载一个手写英文字母数据集并训练，最终能实现手写英文字母的识别。
初步分析：
1、在TensorFlow和Pytorch的选择上，我选择了Pytorch。原因如下，TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，Pytorch则是Facebook推出的，前者先于后者，这也就导致实际生产中TensorFlow的使用居多，Pytorch则是在实验室科研方面的使用居多，并且前者是属于静态的，后者是动态的，静态就意味着TensorFlow需要实现定义TensorFlow专有的数据类型变量，这就导致使用方面比不上Pytorch的方便易上手学习成本低的优势。
2、题目说明用LeNet，而本人选择AlexNet，原因很简单，就是AlexNet的知名度和它带给深度学习领域的贡献最为突出深远。

运行展示

run train.py

run ui.py

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