暹罗神经网络在PyTorch中使用MNIST数据集进行实现。

简介：
该项目展示了利用连体神经网络进行单次图像识别的PyTorch实现，并在数据集上完成了模型的培训和测试环节。具体而言，该实现依赖于特定的软件版本：火炬视觉必须设置为 0.5.0，火炬版本需要为 1.4.0，同时numpy库需要安装为 1.16.3，以及pytorch_lightning库的版本应为 0.5.3.2，枕头库也需要设置为7.0.0。一个requirements.txt文件明确指示了该项目的依赖关系。它提供了一个轻量级的封装，遵循特定的格式规范。为了方便使用，只需运行cpu_run.py或gpu_run.py脚本即可自动下载MNIST数据集并启动训练过程。实验结果表明，在测试集上保持最高10次单发准确性达到了97.5%，这一水平与监督分类模型表现相当出色。此外，该项目还支持手动选择支持集进行进一步的分析和优化。参考暹罗火炬的相关技术。