3.1.2 Pytorch 之MNIST手写字识别分类.md

摘要

本文记录的是学习Pytorch 之MNIST手写字识别分类过程实现的笔记,包括MNIST分类实现的算法定义和代码实现。

  • [x] Edit By Porter, 积水成渊,蛟龙生焉。

一、MNIST

MNIST数据集是一个关于手写的数字识别的数据集,详见MNIST数据集官网

1.1 数据集介绍

MNIST数据集内容

数据集分为4个部分:

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

数据集并非-常规的文本文件或者图片文件,值得注意的是,我们下载解压后会发现文件是二进制的文件,如下图所示:

MNIST数据集内容

MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是一个计算机视觉数据集,它包含70000张手写数字的灰度图片,其中每一张图片包含 28 X 28 个像素点。可以用一个数字数组来表示这张图片:

MNIST数据集内容

每一张图片都有对应的标签,也就是图片对应的数字,例如上面这张图片的标签就是 1

数据集被分成两部分:

60000 行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test)。

其中:60000 行的训练集分拆为 55000 行的训练集和 5000 行的验证集。

60000行的训练数据集是一个形状为 [60000, 784] 的张量,第一个维度数字用来索引图片,第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。(28x28=784)在此张量里的每一个元素,都表示某张图片里的某个像素的强度值,值介于 0 和 1 之间。

MNIST数据集内容

1.2

文章目录
  1. 1. 摘要
  2. 2. 一、MNIST
    1. 2.1. 1.1 数据集介绍
    2. 2.2. 1.2
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