使用Pytorch实现手写汉字识别：模型与代码详解
本资源文件提供了一个完整的教程，详细介绍了如何使用Pytorch框架和EfficientNetV2模型进行手写汉字识别。教程涵盖了数据预处理、模型训练、评估和推理的全过程，并提供了预训练模型和预处理数据集的下载链接，以及项目源码。适合新手入门。
内容概述
1. 数据集
使用中科院制作的手写汉字数据集，数据集已经预处理完毕，可以直接使用。
2. 神经网络模型
- EfficientNetV2: 本教程主要使用EfficientNetV2模型进行3755类汉字识别，准确率超过89%。
- VGG19: 作为对比，也提供了VGG19模型的实现，但仅用于分类前1000种汉字。
3. 项目结构
项目结构清晰，包含数据集、模型参数、训练日志等文件夹，方便用户理解和使用。
4. 运行环境
- 显存>=4G
- 内存>=16G
- Pytorch及相关依赖库
5. 使用说明
- 训练: 提供了详细的训练代码和超参数设置，支持从预训练模型继续训练。
- 评估: 提供了测试集评估代码，计算总体准确率。
- 推理: 提供了单张图片的推理代码，输出识别结果。
6. 其他说明
- 本教程适合新手入门，提供了完整的代码和详细的注释。
- 建议输入的图片与数据集的风格靠拢，以提高识别准确率。
通过本教程，您将能够掌握使用Pytorch进行手写汉字识别的基本流程，并能够根据自己的需求进行模型的调整和优化。