Pet - project по классификации рукописных цифр в PyTorch

• Обучены 2 разных архитектуры: многослойный перцептрон с прореживанием и свёрточная сеть.
• Достигнута точность классификации порядка 98% для обеих архитектур
• Построены графики потерь и точности при обучении и валидации моделей
• Написаны оконные утилиты инференса
• Вычисления выполнены на видеокарте
• Датасет конвертирован из CSV в pickle для ускорения работы скриптов.