PyTorch 搭建CNN网络模型 手写数字识别 模型保存及加载

PyTorch 搭建CNN网络模型 手写数字识别 模型保存及加载

import torch

import torch.nn as nn

from torch.autograd import Variable

import torch.utils.data as Data

import torchvision

import matplotlib.pyplot as plt

import os

# 批训练加速模型的训练速度

EPOCH = 1

# 定义批次训练的batch数

BATCH_SIZE = 50

# 定义

TensorFlow安装

TensorFlow安装

一、安装

pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

二、查看版本

1、输入python命令,进入 python 交互式命令行界面。

2、导入我们安装好的tensorflow。

import tensorflow

3、输入下面代码,注意:version前后各有两个下划线,只输入一个会报错。

print(tensorflow.__version__)

ML.NET 机器学习 教程 10分钟入门

ML.NET 机器学习 教程 10分钟入门

一、创建应用

打开 Visual Studio 并新建 .NET 控制台应用:

1、从 Visual Studio 2022 开始窗口中选择 新建项目。

2、选择 C# 控制台应用 项目模板。

3、将项目名称更改为 MLApp。

4、确保不选中将解决方案和项目置于同一目录中。

5、选择“下一步”按钮。

6、选择 .NET Framework 4.8。

7、选择“创建”按钮。Visual Studio 将创建项目并加载 Program.cs 文件。

二、添加机器学习

c++ OpenCV knn 手写数字识别 模型保存及加载

c++ OpenCV knn 手写数字识别 模型保存及加载

一、原图

opencv4.7\sources\samples\data\digits.png

//读取OpenCV自带的一张手写体数字图,尺寸为Size(2000,1000),其中每个数字为(20,20)的区域,总共有 [(1000/20)x(2000/20)] 共5000个数字。

二、分割图片

// 使用math库里的宏常量

#define _USE_MATH_DEFINES

#include <iostream>

#include <fil

c# Math 幂数 指数 对数

c# Math 幂数 指数 对数

double m, n;

m = Math.Exp(0.5); // 自然对数e的0.5次方

Console.WriteLine(“自然对数e的0.5次方:” + m);

n = Math.Exp(30); // 自然对数e的30次方

Console.WriteLine(“自然对数e的30次方:” + n);

n = Math.Log(3); // 以e为底,3的对数

Console.WriteLine(“以e为底,3的对数:” + n);

n = Math.L