PyTorch深度学习项目教程课件：手写数字识别

PyTorch深度学习项目教程

手写数字识别HANDWRITTENDIGITRECOGNITION要点：人工智能、机器学习和深度学习的基本概念、PyTorch库介绍、PyTorch开发环境的配置、深度学习领域的HelloWorld

项目背景ProjectBackground要点：手写识别应用广泛。问题：传统方法在处理手写数字识别问题时过于依赖人工制定的规则或者手工提取的特征，这种方法面临着泛化能力差、复杂度高的问题。解决：深度学习模型直接将手写数字图像像素作为输入，通过逐层学习抽取特征，最后得到准确的分类结果，整个过程不需要依赖人工提取特征，而是通过模型自身学习到有效的特征表示。知识目标KnowledgeObjectives理解人工智能、机器学习和深度学习的基本概念熟悉机器学习的基本工作流程，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署掌握Python绘图库PyPlot的基本使用方法，能够绘制手写数字识别过程中的曲线图掌握PyTorch框架的基本使用方法，能够构建、训练和测试一个简单的手写数字识别神经网络能力目标AbilityGoals能够独立搭建Anaconda开发环境，包括Python、numpy、Matplotlib等库的安装能够访问英伟达官网并按照指南完成CUDA环境的安装及配置，以便支持GPU加速计算能够独立完成PyTorch框架的安装及配置，并在PyTorch环境中实现手写数字识别模型素养目标ProfessionalAttainments培养辩证性思维和问题解决能力培养实践操作能力培养对人工智能领域的兴趣和社会责任感目录任务1初识深度学习任务2配置PyTorch开发环境任务3快速完成手写数字识别功能01任务1初识深度学习1.1人工智能自然界四大奥秘：物质的本质、宇宙的起源、生命的本质、智能的发生对智能还没有确切的定义，主要流派有：（1）思维理论：智能的核心是思维（2）知识阈值理论：智能取决于知识的数量及一般化程度（3）进化理论：用控制取代知识的表示—控制：操控和制造

智能是知识与智力的总和知识是一切智能行为的基础获取知识并应用知识求解问题的能力人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能1.2机器学习我们学习机器的语言机器学习我们的语言1.2机器学习机器学习MachineLearning机器学习(MachineLearning)是一种人工智能技术,它对研究问题进行模型假设,利用计算机从训练数据中学习得到模型参数,并最终对新的数据进行预测和分析。1980年起，以决策树、贝叶斯模型和支持向量机为代表的机器学习技术得到了发展，通过特征工程（FeatureEngineering），利用专家经验，人工对数据进行清洗提炼，让计算机具备一定的环境理解和预测推理能力。机器学习算法处理流程1.3深度学习训练：基于样本数据集自主进行特征提取的过程推理：新的数据集上进行预测的过程物联网大数据云计算深度学习：层次网状结构，可以自动学习数据特征的分布规律02任务2配置PyTorch开发环境2.1PyTorch概述基于Python的科学计算库，用于构建深度学习模型的开源机器学习框架语法简洁开发高效运行快速资料丰富2.2硬件配置2.3软件配置2.3.1Python环境的安装1.访问清华大学开源镜像网站并跳转到最新安装包下载页面2.3.1Python环境的安装2.下载最新的安装包，注意时间顺序2.3.1Python环境的安装3.下载后按照步骤安装，对应步骤截图参考如下，详细可见教材，安装盘注意选择空间较大的磁盘！！！注意“Createstartmenushortcuts”务必勾选！！！2.3.1Python环境的安装4.在win11的搜索栏中可以输入【AnacondaPrompt】,快速弹出命令行界面在弹出的Anaconda控制台中，输入python,出现Python环境提示信息，证明Python安装成功，键入“exit()”退出python环境，关闭对话框。2.3.2CUDA环境安装CUDA11.8和配套cuDnn：CUDA12.x：一般而言，计算机的中央处理器（CPU）会针对单线程性能进行优化，但不擅长处理计算密集型任务，因此需要借助显卡的图形处理单元（GPU）进行计算。CUDA是英伟达专为GPU上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型。在经GPU加速的应用中，工作负载的串行部分在CPU上运行，而应用的计算密集型部分则以并行方式在数千个GPU核心上运行。深度神经网络库(cuDNN)可以加速PyTorch等深度学习框架，能够以高度优化的方式实现神经网络中的前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层等操作。cuDNN:解压下载后的cuDNN压缩包，选中其中bin、include和lib三个文件夹，拷贝到cuda安装目录下，一般为：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\vX.XcuDnn版本要和CUDA版本对应2.3.2CUDA环境安装将cuDNN拷贝到CUDA目录2.3.3PyTorch安装condacreate-nlearn-pytorchpython=3.9#pytorch环境创建condaactivatelearn-pytorch#激活该环境pipconfigsetglobal.index-url#更换pytorch安装源pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-url打开AnacondaPrompt，依次输入：安装pytorch成功截图2.3.3PyTorch安装pythonimporttorchprint(torch.cuda.is_available())验证安装是否成功，依次输入：验证pytorch及CUDA是否安装成功2.3.4PyCharm安装及配置PyCharm下载网址为

如果有edu邮箱，可以下载专业版（Professional），否则可以下载社区版（Community）。2.3.4PyCharm安装及配置①项目创建②③④PyCharm的使用开发环境选择2.3.4PyCharm安装及配置程序主界面PyCharm的使用创建Python程序2.3.4PyCharm安装及配置编写代码及运行PyCharm的使用03任务3完成手写数字识别功能深度学习的HelloWorld3.1手写识别开发流程创建数据集创建深度学习模型训练和评估模型保存和导出模型预测结果新的图片73.2MNIST手写数据集MNIST数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制，数据集官方网址为：

包含有60000张图片作为训练集数据，10000张图片作为测试集数据，且每一个训练元素都是28×28像素的手写数字图片，每一张图片代表的是从0到9中的每个数字数据集大小[60000,784]（60000,28x28)标签表示:one-hot编码类别0:[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]类别1:

[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]

类别2:

[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]…3.3完成代码编写1.创建Chp12.创建utils.py①绘制曲线②显示手写文字③标签转为one-hot3.创建mnist_recognize.py①加载训练集②加载测试集③数据可视化④定义网络模型⑤训练网络模型⑥网络推理上个任务已完成项目创建通过可视化工具监测训练效果和模型性能具体代码参见教材，运行结果，准确率a