基于Pytorch和Opencv实现MNIST手写数字识别

本文最后更新于:5 个月前

本文 主要使用 Pytorch 和 Opencv 搭建可以识别手写数字的 CNN 模型

1.配置环境

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fairscale==0.4.13

fastjsonschema==2.18.0

kiwisolver==1.4.4

labml==0.4.166

labml-helpers==0.4.89

labml-nn==0.4.135

lazy_loader==0.3

librosa==0.10.1

llvmlite==0.40.1

mpmath==1.3.0

msgpack==1.0.5

nbformat==5.9.1

networkx==3.1

numba==0.57.1

numpy==1.24.4

opencv-python==4.7.0.72

openpyxl==3.1.2

pandas==2.0.0

Pillow==9.4.0

pooch==1.7.0

protobuf==3.19.0

pyasn1==0.4.8

pyasn1-modules==0.2.7

pyparsing==3.0.9

pytz==2023.3

pywin32==305.1

PyYAML==6.0.1

referencing==0.30.0

rpds-py==0.9.2

scikit-learn==1.2.2

scipy==1.10.1

seaborn==0.12.2

smmap==5.0.0

soundfile==0.12.1

soxr==0.3.6

sympy==1.12

threadpoolctl==3.1.0

torch==1.12.0

torch-tb-profiler==0.4.1

torchdata==0.6.1

torchshow==0.5.0

torchsummary==1.5.1

torchtext==0.15.2

torchvision==0.15.2

tqdm==4.65.0

tzdata==2023.3

wincertstore==0.2


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文件目录


基于Pytorch和Opencv实现MNIST手写数字识别
https://wlpswmt.github.io/2023/03/27/基于CNN和Opencv实现MNIST手写数字识别/
作者
Sivan Zhang
发布于
2023年3月27日
许可协议