编号：A317
大小：53M
环境：Python3.8、OpenCV4.5、torch1.8.0、Pycharm2020
简介：基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别

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)

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