# WHU-NNDL-深度快乐学习小组

**Repository Path**: TIANQIZHIYUN/DeepHappyLearning_Team

## Basic Information

- **Project Name**: WHU-NNDL-深度快乐学习小组
- **Description**: 来自深度快乐学习小组的倾情贡献的MindSqore框架代码
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 2
- **Created**: 2020-11-12
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# WHU-NNDL-深度快乐学习小组

#### 介绍
来自深度快乐学习小组的倾情贡献的MindSpore框架代码

组员： **欧阳松，陈颖，温美玲** 

 **武汉大学神经网络与深度学习** ·课程代码实践作业

 **华为云MindSpore** 环境支持

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2020/1112/191348_cd8320e8_8175950.png "DSSN1.png")

#### 实验项目
实验1. 前馈神经网络：FashionMnist图像分类实验

实验2. 卷积神经网络：基于Lenet的手写数字识别实验

#### 参考链接
1. 在华为云ModelArts上进行MindSpore实验视频

    https://www.bilibili.com/video/BV1va4y1Y7is

1. 华为云学院《深度学习》实验指导书

    https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXE129+Self-      
    paced/courseware/18e87882dd384e7f8975beffd6f35662/da2648eea3ce4c3f98375930358362f4/

2. Gitee MindSpore实例代码

    https://gitee.com/mindspore/course

#### 软件架构

1. 环境设置
华为云MindSpore深度学习框架

2. 代码说明

(1) Python代码：

    实验1-FashionMnist图像分类实验-mindspore.py

    实验2-基于Lenet的手写数字识别实验-mindspore.py

(2) Jupyter Notebook格式代码：

    实验1-FashionMnist图像分类实验-mindspore.ipynb

    实验2-基于Lenet的手写数字识别实验-mindspore.ipynb

#### 安装教程

1.  华为云OBS创建数据桶，将本项目文件及文件夹放入
2.  华为云中创建MindSpore环境，并连接访问密钥
3.  华为云ModelArts中的Notebook调用Jupyter运行代码

#### 使用说明

1.  fashion-MNIST数据集下载，并将文件放入相应的train或test文件夹中
2.  MNIST数据集下载，并将文件放入相应的train或test文件夹中
3.  实验1，运行"实验1-FashionMnist图像分类实验-mindspore.py"或"实验1-FashionMnist图像分类实验-mindspore.ipynb"
4.  实验2，运行"实验2-基于Lenet的手写数字识别实验-mindspore.py"或"实验2-基于Lenet的手写数字识别实验-mindspore.ipynb"

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)