脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了[学习笔记]基于paddle（飞桨）的手写数字识别，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
放暑假了，但是还没有期末考试。
这个学期也算是学了不少神奇的东西，那就先回顾整理一下吧。
先是跟着学长的步骤使用百度的paddlepaddle框架进行入门学习，以后应该会转移到pytorch框架。
首先就是深度学习之中的“hello world”使用MINST中的数据集进行手写数字识别。
分为几个步骤吧：
1、环境搭建
2、学习历程
一、环境搭建（又一次折腾了许久）
本机环境：Win11，i7，GeForce卡
首先是安装cuda与cudnn
查了NVIDIA的表，本机的cuda需要11.x。因为手快了，直接安了一个11.6，但是paddle最高支持11.2，于是又卸载重来（环境混乱程度更盛）
因为百度那边貌似还没有win11版本的paddle，所以安装了win10版本的（虽然win11对win10的兼容性是不错的）
其次是安装Anaconda，用来创建和管理python的虚拟环境。（Anaconda是真的挺大的）
之后就是安装paddle了，直接用官网的命令一键安装。当时也是安装了许多遍没弄好最后发现是我自己代码的问题（哭）
二、学习历程
经历了千辛万苦地环境搭建，终于是能用了。
经过大概一周地学习，这个“hello world”我还是没有明白，一方面也和我的python不是很熟练有关。
还有对paddle的API们不是很明白
先贴代码，内容全在注释里。
# -*- coding: utf-8 -*- # LeNet 识别手写数字# 训练使用的代码：train.py From mpl_toolkITs.mplot3d import Axes3D#绘图所需库 from matplotlib import pyplot as plt#绘图所需的库 import numpy as np import paddle from model import LeNet#使用LeNet网络 from paddle.vision.transforms import ToTensor from paddle.vision.datasets import MNIST #epochs=[]#记录轮数的列表 #Loss=[]#记录每张图片LOSS的列表 def train(model, opt, train_loader, valid_loader):#opt:优化器 train_loader:评价集 valid_loader:训练集 use_gpu = True#是否使用gpu paddle.device.set_device('gpu:0') if use_gpu else paddle.device.set_device('cpu')#0号gpu model.train()#切换到训练模式 for epoch in range(EPOCH_NUM): for batch_id, data in enumerate(train_loader()):#将可遍历的对象组合为一个索引序列，用在for循环中 img = data[0] #[10,1,28,28] label = data[1] #[10,1] # 计算模型输出 LOGits = model(img) # 计算损失函数 loss_func = paddle.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')#交叉熵 loss = loss_func(logits, label) avg_loss = paddle.mean(loss) if batch_id % 500 == 0: PRint("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {:.4f}".format(epoch+1, batch_id, float(avg_loss.numpy()))) avg_loss.backward() opt.step()#反馈器，修改回调函数 opt.clear_grad() model.eval()#评价模式 accuracies = []#初始化两个列表 losses = [] for batch_id, data in enumerate(valid_loader()): img = data[0]#把图片放到评价集中 label = data[1] # 计算模型输出 logits = model(img) # 计算损失函数 loss_func = paddle.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') loss = loss_func(logits, label) acc = paddle.metric.accuracy(logits, label)#预测值，标签值 accuracies.apPEnd(acc.numpy()) losses.append(loss.numpy()) #Loss.append(np.mean(losses)) #print("[validation] accuracy/loss: {:.4f}/{:.4f}".format(np.mean(accuracies), np.mean(losses))) model.train() # 保存模型参数 paddle.save(model.state_dict(), 'mnist.pdparams')#保存，模型‘’中是名字 model = LeNet(num_classes=10) EPOCH_NUM = 5#训练轮数 opt = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())#定义优化器 train_loader = paddle.io.DataLoader(MNIST(mode='train', transform=ToTensor()), batch_size=20, shuffle=True)#定义训练集，从MINST中导入数据集 valid_loader = paddle.io.DataLoader(MNIST(mode='test', transform=ToTensor()), batch_size=20)#定义评价集 batch_Size:每次导入gpu的图片数量 train(model, opt, train_loader, valid_loader)#以下为可视化LOSS曲线的内容 ''' for i in np.arange(0,EPOCH_NUM,EPOCH_NUM/len(Loss)):#离散化，把图片映射在0-5 epochs.append(i) plt.xlabel('epochs')#用取得的列表绘制图像 plt.ylabel('Loss') plt.title("一元一次函数") plt.plot(epochs, Loss) plt.show() '''
model.py（用于构建卷积神经网络以备train.py调用）
import paddle import numpy as np from paddle.nn import Conv2D, Maxpool2D, Linear import paddle.nn.functional as F # 定义 LeNet 网络结构 class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes=1): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)#维度，卷积核大小 self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)#一层卷积，一层池化 self.conv2 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)#二层卷积，二层池化 self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv3 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=4)#三层卷积 self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64) self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes) def forward(self, x): #[N,1,28,28] x = self.conv1(x) #[N,6,24,24] x = F.sigmoid(x) #[N,6,24,24] x = self.max_pool1(x) #[N,6,12,12] x = F.sigmoid(x) #[N,6,12,12] x = self.conv2(x) #[N,16,8,8] x = self.max_pool2(x) #[N,16,4,4] x = self.conv3(x) #[N,120,1,1] x = paddle.reShape(x, [x.shape[0], -1]) #[N,120] x = self.fc1(x) #[N,64] 全连接层 x = F.sigmoid(x) #[N,64] 激活函数 x = self.fc2(x) #[N,10] 线性层 return x
test.py（测试模型的代码）
import numpy as np import paddle from model import LeNet from paddle.vision.datasets import MNIST from paddle.vision.transforms import ToTensor import paddle.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import random valid_loader = MNIST(mode='test', transform=ToTensor())#载入数据集 x=random.randint(0,100) img = np.array(valid_loader[20][0])#获取一张图片 plt.imshow(img.squeeze(), cmap='gray')#这两行是从MINST中获取一张图片，并且显示之 plt.show()#以下为测试模型的部分 ''' model = LeNet(num_classes=10)#加载模型 model_dict = paddle.load("mnist.pdparams")#加载模型 model.set_state_dict(model_dict)#加载模型 model.eval() x = valid_loader[0][0].reshape((1,1,28,28)).astype('float32') plt.imshow(img.squeeze(), cmap='gray') plt.show() result = F.softmax(model(x)) print(result.numpy()[0]) '''
以上就是识别手写数字的全部内容，还有许多要学习。
以上是脚本宝典为你收集整理的[学习笔记]基于paddle（飞桨）的手写数字识别全部内容，希望文章能够帮你解决[学习笔记]基于paddle（飞桨）的手写数字识别所遇到的问题。
本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。
如您有任何意见或建议可联系处理。小编QQ：384754419，请注明来意。