PyTorch 实战：手写数字识别

2024-02-02 06:52:54

手写数字识别：使用 PyTorch 探索图像识别的奥秘

导语

欢迎来到图像识别的 faszinierende Welt！在这篇 umfassenden 博文中，我们将踏上使用 PyTorch 构建手写数字识别模型的激动人心的旅程。手写数字识别是计算机视觉领域的基石，它使计算机能够理解人类手写的数字。准备好在 PyTorch 的帮助下，深入探索这个令人惊叹的领域吧！

什么是手写数字识别？

手写数字识别是一种图像识别任务，它允许计算机识别并 interpretieren 手写数字。它广泛应用于从邮政编码分类到支票处理等众多领域。

PyTorch 简介

PyTorch 是一个流行的深度学习库，它使用张量（多维数组）来表示数据并执行计算。它以其灵活性和易用性而闻名，使其成为构建神经网络的理想选择。

模型架构

我们使用卷积神经网络 (CNN) 作为我们的模型架构。CNN 擅长提取图像特征，非常适合手写数字识别。我们的 CNN 包括卷积层、池化层和全连接层。

代码示例：加载 MNIST 数据集

import torchvision
import torch

# 加载 MNIST 训练数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(
    root="./data", train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
)

# 加载 MNIST 测试数据集
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(
    root="./data", train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()
)

模型训练

我们使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数来训练我们的模型。Adam 优化器通过自适应调整学习率来加速收敛，而交叉熵损失函数衡量模型预测与真实标签之间的差异。

代码示例：模型训练

import torch.optim as optim

# 创建模型
model = Net()

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # ...

模型评估

在训练之后，我们使用测试集评估模型的准确率和 F1 分数。准确率衡量模型正确预测的样本数量，而 F1 分数考虑了精确率和召回率。

代码示例：模型评估

import sklearn.metrics

# 评估模型
y_pred = model(test_dataset)
accuracy = sklearn.metrics.accuracy_score(test_dataset.targets, y_pred.argmax(axis=1))
f1_score = sklearn.metrics.f1_score(test_dataset.targets, y_pred.argmax(axis=1), average="macro")

结论

使用 PyTorch 构建手写数字识别模型是一个激动人心的过程，它展示了深度学习在图像识别中的强大功能。通过利用 CNN 架构、Adam 优化器和交叉熵损失函数，我们能够开发一个准确且高效的模型。

常见问题解答