上一篇，我們主要介紹了 CNN 的基本概念和模型結(jié)構(gòu)。本文將帶領(lǐng)大家使用 PyTorch 一步步搭建 CNN 模型，進(jìn)行數(shù)字圖片識(shí)別。本案例中，我們選用的是 MNIST 數(shù)據(jù)集。

總的來說，我們構(gòu)建分類器將按照以下步驟來做：

• 使用 torchvision 加載 MNIST 數(shù)據(jù)集；
• 定義一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN；
• 定義損失函數(shù)；
• 使用訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；
• 在測(cè)試樣本上進(jìn)行測(cè)試。

MNIST 簡(jiǎn)介

MNIST 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中經(jīng)典的手寫圖片數(shù)據(jù)集，這些圖片采集自不同人手寫的從 0 到 9 的數(shù)字，由 6 萬張訓(xùn)練圖片和 1 萬張測(cè)試圖片構(gòu)成，每張圖片都是 28*28 大小（單通道）。示例圖片如下圖所示：

MNIST 數(shù)據(jù)集由以下四個(gè)部分組成：

• 訓(xùn)練圖片： train-images-idx3-ubyte.gz
• 訓(xùn)練圖片標(biāo)簽：train-labels-idx1-ubyte.gz
• 測(cè)試圖片：t10k-images-idx3-ubyte.gz
• 測(cè)試圖片標(biāo)簽：t10k-labels-idx1-ubyte.gz

MNIST 數(shù)據(jù)集采用 ubyte 格式存儲(chǔ)，便于壓縮和節(jié)省空間。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的第16课：项目实战——利用 PyTorch 构建 CNN 模型的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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