(源码)使用PyTorch的手写数字识别系统.zip

简介：
本资源提供了一个基于PyTorch框架的手写数字识别系统的完整源代码。通过深度学习技术实现高精度的数字图像分类，适用于初学者快速上手实践深度学习项目。 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的手写数字识别系统，旨在通过深度学习技术识别用户上传的手写数字图像。系统使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型进行预测，并提供了一个简单的图形用户界面（GUI）供用户上传图像并查看预测结果。 ## 项目的主要特性和功能 - 手写数字识别：使用预训练的CNN模型对用户上传的手写数字图像进行识别。 - 图形用户界面：提供一个基于PyQt5的GUI，让用户通过界面上传图像并查看预测结果。 - 模型训练支持：允许用户自行训练模型，可以通过train.py脚本执行模型的训练和评估工作。 - 模型保存与加载：可以将训练后的模型保存为文件，并在需要时进行加载使用。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备 - 确保已安装Python 3.x版本。 - 安装必要的Python库，例如通过pip命令安装torch、torchvision和PyQt5。