图像分类基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别(双向LSTM,附完整代码和数据集)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像分类基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别(双向LSTM,附完整代码和数据集)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
写在前面:
首先感谢兄弟们的关注和订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。
在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中,我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别,LSTM是单向的,现在我们使用双向LSTM试一试效果,和之前的单向LSTM模型稍微有差别,请注意查看代码的变化。
1.导入依赖库
这些依赖库是必须导入的,用于后续代码的构建:
import torch
from torch import nn, optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets,
以上是关于图像分类基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别(双向LSTM,附完整代码和数据集)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章