參看之前篇章的用全連接神經網絡去做手寫識別：https://blog.csdn.net/m0_37957160/article/details/114105389?spm=1001.2014.3001.5501

本篇章將實現的是基于CNN卷積神經網絡的手寫數字識別

一部分是卷積層，一部分是pooling層，最后還有一個全連接神經網絡。（對這三部分進行編碼建模）

在進行MNIST識別的時候，在最后實際上是識別0到9這10個數字，這里采用的是softmax的方式來計算識別為某一個數字這樣的概率。

這里直接用torchvision這個包里邊的MNIST數據集。

具體代碼如下：

完整代碼下載鏈接：https://download.csdn.net/download/m0_37957160/15743967

訓練模型下載鏈接：https://download.csdn.net/download/m0_37957160/15743991

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深蓝学院第三章：基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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