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🌟基于Pytorch的简单小案例✨

导读 最近入手了一个用PyTorch实现的小项目,简直太有趣了!😊 它是一个简单的图像分类器,通过训练模型来识别图片中的数字(0-9)。整个过程分...

最近入手了一个用PyTorch实现的小项目,简直太有趣了!😊 它是一个简单的图像分类器,通过训练模型来识别图片中的数字(0-9)。整个过程分为数据加载、模型构建和训练三大块,逻辑清晰又不失趣味。

首先,利用`torchvision.datasets`导入MNIST数据集,这一步超级方便,直接搞定训练集和测试集划分。接着,搭建一个小型卷积神经网络CNN,仅包含几层卷积层和全连接层,但效果却出乎意料的好!💪

训练时,使用交叉熵损失函数和Adam优化器,配合GPU加速,不到半小时就完成了模型训练。最后,测试集准确率达到了98%以上,简直让我开心到飞起!🎉

这个小案例不仅让我熟悉了PyTorch的基本操作,还让我感受到深度学习的魅力所在——用代码赋予机器“智慧”。如果你也对AI感兴趣,不妨试试这个入门案例吧!📚💻