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基于Python的Mnist手写体数字识别代码,从数据的导入、数据格式转化、神经网络构建及初始化、神经网络的训练和测试,最后神经网络准确率的测试,整个过程的代码全部给出,下载即可再jupyter平台使用,代码注释清晰。

本人安装Pytorch过程中的Anaconda Prompt所有输入代码和出现错误代码。 包括: (1)清华源的添加,错误源的删除 (2)环境变量的添加和激活 (3)pip的升级 (5)安装torch和torchvision的whl文件中的错误和自己的处理办法。

压缩包中包含4个文件，分别为mnist的train和test文件，其中两个文件是全集，例外两个是包含100条数据，用于前期测试神经网络使用。对应的代码在也可以在本人上传的其他资源中找到。