CIFAR_MLP_Pytorch_Lightning:使用Pytorch光照库在CIFAR数据集上训练了多层感知器(MLP)神经网络 源码

主要为大家详细介绍了pytorch实现CNN卷积神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

首先要建立数据集建立神经网络建立层与层之间的关系训练网络(四)可视化训练会得到如下图像：整体代码如下：

PyTorch中神经网络模型的基本概念和实现方法，并结合实例详细说明了如何在CV和NLP领域中应用这些模型。针对不同应用场景，详细介绍了MLP模型和CNN模型的构建和训练方法，并附上Python实现代

自己的多个excel表格中的数据，用mlp来读取并且进行分类，好多人可能对于多个Excel表格中的数据不知道如何去读取。包括CNN等对于多个excel表格中的数据输入也可以联系我。

数字识别 在这个项目中,我们在MNIST数据集上使用反向传播算法在一层隐藏层上训练我们自己的ANN,这以后可以帮助我们的机器识别给定的数字。 有关数据集的更多信息 数据集的信息和文档可在以下网站找到:

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试

CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机（a叩lane）、汽车（a

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Cifar-10数据集，包含60000张32x32彩色图像，其中训练集图像50000张，测试集图像10000张，主要用于CNN训练

DogsVsCats、MNIST、cifar数据集存在了网盘里给出链接和密码.