Python+CNN 手写公式识别计算系统

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python+CNN 手写公式识别计算系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

系统:Win10

环境:Pycharm/Vscode     Python3.7

效果图:

Python+CNN 手写公式识别计算系统,python,cnn,开发语言

部分代码如下:

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-539586.html

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets,transforms

#定义超参数
BATCH_SIZE = 16  # 每批处理的数据
DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 是否用GPU还是CPU训练

import torch

# 检查是否有CUDA支持
if torch.cuda.is_available():
    # 加载模型时将存储映射到CPU
    saved_model_weights = torch.load('trained_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
else:
    # 正常加载模型
    saved_model_weights = torch.load('trained_model.pth')

EPOCHS = 20# 训练数据集的轮次
#  构建pipeline,对图像做处理
pipeline = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),# 将图片转换成tensor
    transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,)) # 正则化降低模型复杂度
])
#下载、加载数据
from torch.utils.data import DataLoader

# 下载数据集
pipeline = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(num_output_channels=1),
    transforms.Resize((28, 28)),  # 将图像大小调整为 28x28
    transforms.ToTensor(),# 将图片转换成tensor
    transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,)) # 正则化降低模型复杂度
])
# 加载完整的训练集
train_dataset = datasets.ImageFolder('mnist+', transform=pipeline)
# 定义训练集和测试集的比例
train_ratio = 0.8  # 训练集占总体的80%
test_ratio = 0.2   # 测试集占总体的20%
# 计算划分的大小
train_size = int(train_ratio * len(train_dataset))
test_size = len(train_dataset) - train_size
# 使用random_split函数进行划分
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(train_dataset, [train_size, test_size])

到了这里,关于Python+CNN 手写公式识别计算系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 计算机毕设 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月11日
    浏览(60)
  • 验证码识别系统Python,基于CNN卷积神经网络算法

    验证码识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,基于Pyqt5搭建桌面端操作界面,实现用户上传一张图片识别其名称。

    2024年02月09日
    浏览(64)
  • 计算机毕设 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月14日
    浏览(68)
  • 车牌识别系统Python,基于深度学习CNN卷积神经网络算法

    车牌识别系统,基于Python实现,通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络模型,对车牌数据集图片进行训练最后得到模型,并基于Django框架搭建网页端平台,实现用户在网页端输入一张图片识别其结果,并基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。 在智能交通和车辆监控领域,车牌识别技术扮

    2024年02月07日
    浏览(74)
  • CNN实现手写数字识别(Pytorch)

    CNN(卷积神经网络)主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后,最后经过若干个全连接层获得最终的输出。 CNN的实现主要包括以下步骤: 数据加载与预处理 模型搭建 定义损失函数、优化器 模型训练 模型测试 以下基于Pytorch框

    2024年02月03日
    浏览(97)
  • 基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn

    1 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于深度学习的人脸专注度检测计算算法 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 List item 工作量:3分 创新点:5分 🧿 更多资料, 项目分享:

    2024年03月22日
    浏览(100)
  • 基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn 计算机竞赛

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于深度学习的人脸专注度检测计算算法 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:5分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.co

    2024年02月07日
    浏览(213)
  • 计算机竞赛 基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于深度学习的人脸专注度检测计算算法 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:5分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.co

    2024年02月10日
    浏览(150)
  • 计算机毕设 基于深度学习的人脸专注度检测计算系统 - opencv python cnn

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月11日
    浏览(79)
  • CNN卷积神经网络实现手写数字识别(基于tensorflow)

    卷积网络的 核心思想 是将: 局部感受野 权值共享(或者权值复制) 时间或空间亚采样 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks,简称: CNN )是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它主要用于用在 图像图片处理 , 视频处理 , 音频处理 以及 自然语言处理 等等。

    2024年02月11日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包