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零基础机器学习数字识别MNIST（on going）

发布时间 2023-11-15 21:41:16作者: HanzoHuang

本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。

随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三

一、环境搭建

进行本模型的搭建，需要以下内容：

  1. Python环境：利用Anaconda管理
  2. 开源机器学习平台：PyTorch 或 Tensorflow(CPU/GPU)
  3. 若希望使用NVIDIA GPU运行Tensorflow，则需安装cuDNN、CUDA

本教程暂以Tensorflow为平台，CPU/GPU两版本选其一即可。

（一）安装Anaconda

  1. 最新版本下载：https://www.anaconda.com/download#downloads
  2. 历史版本查看：https://docs.anaconda.com/free/anaconda/reference/packages/oldpkglists/
  3. 历史版本下载：https://repo.anaconda.com/archive/

（二）安装Tensorflow

  1. 版本查找：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

（三）NVIDIA GPU：安装cuDNN、CUDA

  1. cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  2. CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

二、理论原理

三、实战编写