【教学】python基于mnist数据集的手写数字识别

直接上最终效果图

运行界面很简单，只要在代码中输入python 02文字识别界面程序.py即可弹出识别汉字的qt界面

python 02文字识别界面程序.py

 然后是数据集的只做过程，本文是使用的cnn图像分类算法进行识别，比如lenet、alexnet、vgg、resnet、mobilenet、efficientnet等等，只要是图像分类算法基本都可以实现。

这里用的是mnist数据集。

训练代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# Device configuration  判断能否使用cuda加速
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# Hyper parameters
num_epochs = 2      #循环次数
num_classes = 10    #分类
batch_size = 100    #每次投喂数据量
learning_rate = 0.001    #学习率

# MNIST dataset
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root