基于 PyTorch 的手写数字识别神经网络模型构建与训练
本代码示例展示了如何使用 PyTorch 构建和训练一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
该代码段展示了如何测试模型在 10000 张测试图像上的准确率。实际应用中，网络结构、损失函数、优化器以及数据预处理方式等都需要根据具体任务进行调整和优化。
文件大小：355.2KB
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