寫在前面：
首先感謝兄弟們的關(guān)注和訂閱，讓我有創(chuàng)作的動力，在創(chuàng)作過程我會盡最大能力，保證作品的質(zhì)量，如果有問題，可以私信我，讓我們攜手共進(jìn)，共創(chuàng)輝煌。

在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我們使用了基于PyTorch搭建LSTM實現(xiàn)MNIST手寫數(shù)字體識別，LSTM是單向的，現(xiàn)在我們使用雙向LSTM試一試效果，和之前的單向LSTM模型稍微有差別，請注意查看代碼的變化。

1.導(dǎo)入依賴庫

這些依賴庫是必須導(dǎo)入的，用于后續(xù)代碼的構(gòu)建：

import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from torchvision import datasets,

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（双向LSTM，附完整代码和数据集）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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