机器学习 —— MNIST手写体识别（下）
机器学习 —— MNIST手写体识别（上）https://developer.aliyun.com/article/1507856?spm=a2c6h.13148508.setting.22.1b484f0emHkERh （三） 搭建网络 这段代码定义了一个名为Net的神经网络模型类，模型包含了卷积层、激活函数、最...
机器学习 —— MNIST手写体识别（上）
pytorch配置 Jupyter notebook 1、打开 Anaconda Prompt（anaconda 3） 2、在终端输入：conda create -n torch python=3.9 ...
【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络1
LeNet-5网络结构LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。该模型采用顺序结构，主要包括7层（2个卷积层、2个池化层和3个全连接层），卷积层和池化层交替排列。以mnist手写数字分类为例构建一个LeNet-5模型。每个手写数字图片样本的宽与高均为28像素，样本标签值是0~9&...
【Python机器学习】实验14 手写体卷积神经网络2
11. 读取测试集的图片预测值（神经网络的输出为10）#导入模型 model1=torch.load('./model-cifar10.pth')pre_result=torch.zeros(len(test_dataset),10) for i in range(len(test_dataset)): pre_result[i...
阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2：利用KNN模型进行手写体数字识别
1. 数据集说明手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别，每个数字为一个文件夹，每个文件夹下存放500张该数字的图片。图片信息：图片大小：像素为28 * 28图片类型：二维灰度图片，每个数字的数值范围为0-2552. 读取数据并查看数据信息import numpy as np imp...
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