【源码】基于PyTorch的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的手写数字识别系统，借助深度学习技术识别用户上传的手写数字图像。系统采用预训练的卷积神经网络（CNN）模型开展预测工作，同时配备简单的图形用户界面（GUI），方便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：运用预训练的CNN模型识别用户上传的手写数字图像。
• 图形用户界面：提供基于PyQt5的GUI，用户可通过界面上传图像并查看预测结果。
• 模型训练：支持用户通过train.py脚本自行训练和评估模型。
• 模型保存与加载：能将训练后的模型保存为文件，在需要时加载使用。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库： bash pip install torch torchvision PyQt5

下载源码

假设用户已经下载了本项目的源码文件。

运行项目

• 打开终端或命令行，导航到项目目录。
• 运行以下命令启动手写数字识别系统： bash python main.py
• 系统将启动一个GUI窗口，用户可点击“上传”按钮选择并上传手写数字图像，系统会显示预测结果。

训练模型（可选）

• 如果需要重新训练模型，可运行以下命令： bash python train.py
• 训练完成后，模型权重将保存为mnist_cnn.pt文件，供后续使用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】