【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类 | 第54例
前言
大家好，我是阿光。
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
正在更新中~ ✨
🚨 我的项目环境：
- 平台：Windows10
- 语言环境：python3.7
- 编译器：PyCharm
- PyTorch版本：1.8.1
💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】
一、基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类
MNIST手写数字数据集可以看成深度学习领域内的“Hello world”，作为很多新手入门深度学习领域第一个接触的数据集，最近再搞卷积网络，所以想要尝试使用三维立体卷积（Conv3D）来处理立体图像数据，本数据集是来源于Kaggle上的一个比赛。
二、数据集介绍
这个数据集的目的是提供一个简单的方法来开始处理3D计算机视觉问题，如3D形状识别。