模式识别作业2 MINST手写数字识别
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发布时间：2024-10-22 19:08
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时间：2024-11-06 06:58
1. **开发环境**：为了完成该任务，需要安装Python库，包括`pytorch >= '1.4.0'`，`torchvision`，`tqdm`和`matplotlib`。其中，`tqdm`用于训练可视化，`matplotlib`用于训练结果可视化。
2. **具体代码实现**：实现流程主要包含导入函数库、下载/读取数据、绘图查看手写图片、数据装载、定义网络结构、定义模型、模型训练和模型测试。
- **数据处理**：使用`torchvision`库加载数据集，并使用`transforms.ToTensor()`将图像转换为张量格式，以便进行训练。前12张图片被绘制出来供观察。
- **数据装载**：设置批次大小为64，使用`DataLoader`加载训练集和测试集。
- **网络结构**：定义了一个简单的全连接神经网络，该网络接收784个输入（来自28*28灰度图），输出10个类别预测值，并通过Softmax函数转换为概率分布。
- **模型定义**：初始化网络结构，并定义了损失函数（MSE Loss）和优化器（SGD，学习率设置为0.5）。
- **模型训练**：通过循环训练数据，优化器更新权重以最小化损失。每一轮训练后，使用测试集评估模型准确率。
- **测试模型**：在测试集上运行模型，计算准确率，并输出结果。
通过这一系列步骤，可以训练出一个能够识别MNIST手写数字的模型。实际训练结果表明，模型在测试集上表现出良好的性能，准确率达到了较高水平。
