1.使用平臺和工具

? ?Colab，Pytorch

2.訓練過程

2.1數(shù)據(jù)集的獲取

Datasets的構(gòu)建

MNIST數(shù)據(jù)集的訓練集為60000，測試集為10000

DataLoader的構(gòu)建

每一次傳入64張圖片

訓練的設(shè)備優(yōu)先GPU

獲得數(shù)據(jù)集中的圖片尺寸

2.2搭建LeNet-1網(wǎng)絡(luò)模型

對網(wǎng)絡(luò)進行驗證，傳入一個28*28的torch

2.3訓練過程

訓練30個epoch，整體測試集上的正確率：0.974399983882904

3.推理

構(gòu)造顯示圖片的工具函數(shù)

推理程序

image,label = test_data[1]

選擇測試集的第二個圖片進行推理

model = torch.load("./net_30.pth")

模型的權(quán)重選擇