实验包含 2部分:
本例子会实现一个简单的图片分类的功能,整体流程如下:
安装页面
【资料图】
如图:我是在自己电脑下载,所以下载Windows版本的,然后选CPU。python版本都可以选。
如果提示这个,一般是两个原因:
python3 -m pip install --upgrade pip
更新pip。我们示例中用到的 MNIST 数据集是由 10 类 28*28 的灰度图片组成,训练数据集包含60000 张图片,测试数据集包含 10000 张图片。
MNIST 数据集下载页面:下载页面
将数据集解压分别存放到工作区的./MNIST_Data/train、./MNIST_Data/test 路径下。
现在,使用PyCharm打开文件夹。
如果出现MindSpore找不到,
验证一下的你的Interpreter:检查下Package
提示需要下载easydict
直接pip下载,或通过Package中下载。
增加eval.py和train.py需要的代码:
设定 loss 函数
设定优化器
编译形成模型
训练网络
增添lenet.py的代码。
运行train.py:
先注册一个华为云账号。
然后按照教程:教程,一步一步完成即可。
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