Универсальная программа, которая создает простую нейронную сеть, состоящую из одного входного слоя, одного скрытого слоя и одного выходного слоя. Она использует библиотеку PyTorch и ее функция активации ReLU. Затем она обучается на наборе данных MNIST, который состоит из 60000 изображений рукописных цифр.

 

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Создание слоев нейронной сети
input_size = 784
hidden_size = 100
output_size = 10

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, output_size),
)

# Обучение нейронной сети на наборе данных
train_dataset = torch.load('mnist_train.pt')
test_dataset = torch.load('mnist_test.pt')

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0


Готовые наборы данных можно взять тут
или тут
0

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Защита от спама *Достигнут лимит времени. Пожалуйста, введите CAPTCHA снова.