项目简介

本项目基于Python的numpy库构建卷积神经网络（CNN），用于完成MNIST数据集上的手写数字识别任务。同时，将该模型与主流深度学习框架Pytorch实现的模型进行对比，以验证自行编写模型的性能。

项目的主要特性和功能

1. 运用numpy库从底层搭建完整的CNN网络，包含卷积层、池化层、全连接层和softmax层。
2. 在MNIST数据集上进行手写数字识别，并计算模型的准确率和损失。
3. 使用Pytorch实现相同的CNN模型，在相同数据集上训练和测试，对比两种实现的性能。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python和numpy库。
2. 从项目源码仓库下载代码文件。
3. 运行main.py文件，程序会自动进行模型的训练和测试。
4. 查看训练过程中的损失和准确率，以及测试集上的准确率，评估模型性能。

注意：本项目使用numpy实现，不支持GPU加速。在Pytorch部分，若GPU可用，会自动使用GPU训练。

下载地址

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