PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类
文章目录
- 实验环境
- MNIST数据集
- 1.网络结构
- 2.程序实现
- 2.1 导入相关库
- 2.2 构建卷积神经网络模型
- 2.3 加载MNIST数据集
- 2.4 训练模型
- 附：系列文章
实验环境
python3.6 + pytorch1.8.0
import torch
print(torch.__version__)
1.8.0
MNIST数据集
MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集，用于机器学习中的图像分类任务。
该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28x28像素大小的灰度图像。每张图像都被标记为0到9中的一个数字。
该数据集是由美国国家标准与技术研究所（NIST）收集和创建，因此得名为MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）。它已成为机器学习领域中广泛使用的基准数据集之一。
1.网络结构
网络层 参数 输出尺寸
Input N×1×28×28
Conv1 ksize=5, C_out=4, pad=0, stride=2 N×4×12×12
ReLU N×4×12×12
Conv2 ksize=3, C_out=8, pad=0, stride=2 N×8×5×5
ReLU N×8×5×5
Flatten N×200
Linear num_out=10 N×10
输出图像的维度计算方法:(图像大小 - 卷积核大小)÷步长+1
2.程序实现
2.1 导入相关库
import torch
from torch.nn import ReLU
from torch.nn.functional import conv2d, cross_entropy
from torchvision import datasets, transforms
2.2 构建卷积神经网络模型
定义ReLU激活函数
def relu(x):return torch.clamp(x, min=0)
torch.clamp函数是一个张量操作函数，在PyTorch中实现。该函数的作用是将输入的张量每个元素都限制在指定的区间内，返回一个新的张量。
可以通过指定min或max参数的值来实现对张量元素的限制，也可以同时指定同时限制上下限。若min和max均不指定，则默认为min=0，max=1。
定义线性函数
def linear(x, weight, bias):out = torch.matmul(x, weight) + bias.view(1, -1)return out
定义神经网络模型
conv2d的五大参数:x, w, b, stride, pad
def model(x, params):# 卷积层1# w=(4,1,5,5),输出通道为4,输入通道为1,卷积核为(5,5)x = conv2d(x, params[0], params[1], 2, 0)# (N×4×12×12)x = relu(x)# 卷积层2# w=(8,4,3,3),输出通道为8,输入通道为4,卷积核为(3,3)x = conv2d(x, params[2], params[3], 2, 0)x = relu(x)# (N×8×5×5)x = x.view(-1, 200)# 全连接层x = linear(x, params[4], params[5])return x
该程序定义了一个卷积神经网络模型，输入参数包括待处理的数据x和模型参数params。程序通过使用卷积层、ReLU激活函数和全连接层构建了一个简单的卷积神经网络模型。其中，程序使用了两个卷积层和一个全连接层。具体的模型参数包括两个卷积层的卷积核权重、偏置、以及一个全连接层的权重和偏置。程序返回模型的预测结果x。
初始化模型
init_std = 0.1
params = [torch.randn(4, 1, 5, 5) * init_std,torch.zeros(4),torch.randn(8, 4, 3, 3) * init_std,torch.zeros(8),torch.randn(200, 10) * init_std,torch.zeros(10)
]
for p in params:p.requires_grad=True #自动微分
params
[tensor([[[[ 0.1062, -0.0596, -0.0730, 0.0613, 0.1273],[ 0.0751, -0.0852, 0.0648, -0.0774, -0.0355],[ 0.1565, -0.0221, 0.0574, -0.1055, 0.0350],[-0.1299, 0.0169, 0.0297, 0.1494, -0.0993],[ 0.0464, 0.0628, -0.0133, -0.0545, 0.1265]]],[[[ 0.0291, 0.1538, -0.0692, -0.0637, 0.0829],[ 0.0735, -0.0594, -0.1185, -0.0026, -0.0351],[ 0.0697, 0.1032, -0.1001, -0.0212, -0.0946],[ 0.0311, 0.1461, 0.0641, -0.0407, 0.1615],[-0.0517, 0.0298, -0.0482, 0.0984, -0.0602]]],[[[ 0.0102, -0.1541, -0.1040, 0.0335, 0.0115],[-0.1167, 0.1155, 0.0832, 0.0561, 0.0435],[ 0.0429, -0.1574, 0.0323, -0.1353, -0.1211],[-0.2472, -0.2379, -0.0963, 0.0105, -0.0845],[ 0.0059, 0.0433, 0.0111, 0.0422, -0.0131]]],[[[-0.0741, 0.1411, 0.0006, 0.1485, 0.1257],[ 0.0446, 0.0822, -0.0458, 0.1525, 0.0695],[ 0.0616, 0.1892, 0.1525, -0.0594, 0.1515],[-0.0490, 0.1179, -0.1175, 0.1448, 0.0811],[-0.0641, -0.0494, -0.0980, -0.1119, 0.0599]]]], requires_grad=True),tensor([0., 0., 0., 0.], requires_grad=True),tensor([[[[-0.1564, 0.1481, 0.0995],[ 0.0157, 0.0025, -0.0513],[ 0.1011, -0.0417, -0.1049]],[[-0.2052, -0.0514, -0.0995],[ 0.1915, -0.0586, -0.0985],[-0.1371, -0.2874, -0.0977]],[[-0.0367, -0.2326, 0.0306],[ 0.0193, 0.0762, 0.0243],[-0.1507, -0.1265, -0.1493]],[[ 0.0769, -0.1014, 0.0888],[-0.0632, -0.0782, -0.1765],[ 0.0521, 0.2349, -0.0833]]],[[[ 0.0041, -0.0487, 0.1597],[-0.0210, -0.1051, 0.0374],[ 0.1981, 0.1395, 0.0108]],[[ 0.0418, 0.1592, 0.0219],[ 0.1168, 0.0305, -0.0702],[ 0.2217, -0.0670, -0.0037]],[[ 0.0501, -0.2496, 0.0381],[-0.1487, -0.0202, 0.0236],[-0.0738, 0.0733, -0.1244]],[[-0.0825, 0.0158, -0.0877],[ 0.0337, 0.2011, 0.1339],[-0.1452, -0.1665, 0.0141]]],[[[-0.0779, -0.1749, 0.0731],[-0.0936, 0.0519, 0.1093],[ 0.1049, 0.0406, -0.0594]],[[ 0.1012, 0.0804, -0.0153],[ 0.0899, -0.0954, -0.0520],[ 0.0724, -0.0487, -0.0048]],[[-0.0814, -0.0918, 0.0481],[-0.0482, 0.1069, -0.1442],[-0.0863, 0.0290, 0.0701]],[[ 0.1068, 0.1104, -0.0105],[ 0.1059, 0.0294, 0.2377],[ 0.0855, -0.0029, 0.0322]]],[[[ 0.0467, -0.1335, -0.0698],[-0.0683, 0.0323, -0.0197],[ 0.1748, 0.1601, 0.0385]],[[ 0.0100, -0.0644, 0.0374],[ 0.2065, -0.0637, -0.1515],[-0.1963, 0.0413, 0.0476]],[[ 0.0600, -0.0431, 0.0280],[ 0.0428, 0.0220, -0.0793],[-0.0876, 0.0013, -0.0618]],[[ 0.3182, 0.0358, 0.1933],[-0.0536, 0.1208, -0.0318],[ 0.0144, 0.0707, -0.0400]]],[[[ 0.1354, 0.0365, 0.0468],[-0.0399, 0.0050, 0.0589],[ 0.0335, 0.0415, -0.0896]],[[-0.2733, -0.0715, -0.0500],[-0.0501, -0.0715, -0.0644],[ 0.0130, 0.0041, -0.0051]],[[-0.0304, -0.0240, -0.0137],[ 0.0931, 0.0814, 0.0466],[ 0.1731, 0.0708, 0.1007]],[[-0.2261, 0.0397, -0.1092],[-0.0359, -0.1310, -0.0156],[ 0.1561, -0.0511, 0.0229]]],[[[ 0.1716, 0.1097, 0.0117],[-0.1617, 0.2321, 0.1619],[ 0.0721, 0.0619, 0.0418]],[[ 0.0714, -0.0578, -0.0358],[-0.0079, 0.0858, 0.1151],[ 0.0559, 0.1615, -0.1431]],[[ 0.0542, 0.0115, -0.0027],[-0.0479, -0.0977, -0.0463],[-0.0527, 0.1211, -0.3093]],[[-0.0261, -0.0288, -0.0048],[ 0.1089, 0.1711, 0.1310],[ 0.0552, -0.0664, -0.0463]]],[[[-0.0420, 0.1513, -0.1023],[-0.1159, -0.1849, -0.0109],[-0.1040, -0.0087, 0.0621]],[[ 0.0287, 0.1017, 0.0153],[-0.0875, -0.0534, -0.0378],[ 0.0076, -0.0756, -0.3164]],[[ 0.1255, 0.0647, -0.0439],[ 0.0973, -0.1135, -0.1946],[ 0.0965, 0.0432, 0.1767]],[[ 0.0021, 0.0215, 0.0423],[-0.0698, -0.0198, -0.0033],[-0.0363, -0.0935, 0.0433]]],[[[-0.0605, -0.0037, 0.0548],[ 0.0856, -0.0815, 0.0877],[ 0.0714, 0.1070, -0.1506]],[[ 0.1159, 0.0648, -0.0505],[-0.2376, 0.0337, 0.1003],[ 0.1495, 0.0696, 0.0500]],[[ 0.1888, 0.1441, 0.0078],[ 0.1022, -0.0609, -0.2317],[-0.0881, -0.0983, 0.1033]],[[ 0.0118, 0.0604, 0.0070],[ 0.0215, 0.0990, 0.1829],[-0.0226, 0.1505, 0.0927]]]], requires_grad=True),tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], requires_grad=True),tensor([[ 0.1092, -0.0588, -0.0678, ..., -0.0369, 0.1425, -0.1710],[-0.2353, -0.1057, 0.0156, ..., 0.0120, 0.0512, 0.1080],[-0.0902, 0.1036, 0.1558, ..., -0.1726, 0.1594, -0.0046],...,[-0.1067, 0.1090, 0.0657, ..., 0.1041, -0.1314, 0.0274],[ 0.0735, -0.0332, 0.0949, ..., 0.0044, -0.1386, 0.0113],[ 0.0212, -0.0620, 0.1167, ..., 0.0424, 0.0393, -0.0940]],requires_grad=True),tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], requires_grad=True)]
2.3 加载MNIST数据集
train_batch_size = 100 #一共60000个数据,100个数据一组,一共600组(N=100)
test_batch_size = 100 #一共10000个数据,100个数据一组,一共100组(N=100)
# 训练集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST('./data',train=True,download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(), #转为tensortransforms.Normalize((0.5),(0.5)) #正则化])),batch_size = train_batch_size, shuffle=True #打乱位置
)
# 测试集
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST('./data',train=False,download=True,transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5),(0.5))])),batch_size = test_batch_size, shuffle=False
)
这段代码主要是用来读取MNIST数据集并进行数据预处理，将其转换为可以在神经网络中使用的格式。其中train_batch_size和test_batch_size分别为训练集和测试集每批处理的数据大小。通过torch.utils.data.DataLoader函数，将MNIST数据集读入，并通过transforms.Compose函数对数据进行预处理，包括将其转换为tensor以及进行正则化处理。在训练集和测试集中，还通过shuffle参数打乱数据集的顺序，以增加数据集的多样性。最终将处理好的数据通过train_loader和test_loader返回。
2.4 训练模型
alpha = 0.1 #学习率
epochs = 100 #训练次数
interval = 100 #打印间隔
for epoch in range(epochs):for i, (data, label) in enumerate(train_loader):output = model(data, params)loss = cross_entropy(output, label) #交叉熵函数for p in params: if p.grad is not None: #如果梯度不为零p.grad.zero_() #梯度置零loss.backward() #反向求导for p in params: #更新参数p.data = p.data - alpha * p.grad.dataif i % interval == 0:print("Epoch %03d [%03d/%03d]\tLoss:%.4f"%(epoch, i, len(train_loader), loss.item()))correct_num = 0total_num = 0with torch.no_grad():for data, label in test_loader:output = model(data, params)pred = output.max(1)[1]correct_num += (pred == label).sum().item()total_num += len(data)acc = correct_num / total_numprint('...Testing @ Epoch %03d\tAcc:%.4f'%(epoch, acc))
Epoch 000 [000/600] Loss:2.3276
Epoch 000 [100/600] Loss:0.4883
Epoch 000 [200/600] Loss:0.2200
Epoch 000 [300/600] Loss:0.1809
Epoch 000 [400/600] Loss:0.1448
Epoch 000 [500/600] Loss:0.2617
...Testing @ Epoch 000 Acc:0.9469
Epoch 001 [000/600] Loss:0.1120
Epoch 001 [100/600] Loss:0.1738
Epoch 001 [200/600] Loss:0.1212
Epoch 001 [300/600] Loss:0.1924
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...Testing @ Epoch 001 Acc:0.9613
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...Testing @ Epoch 003 Acc:0.9693
Epoch 004 [000/600] Loss:0.0853
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...Testing @ Epoch 013 Acc:0.9773
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Epoch 014 [100/600] Loss:0.0554
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...Testing @ Epoch 014 Acc:0.9764
Epoch 015 [000/600] Loss:0.0204
Epoch 015 [100/600] Loss:0.0563
Epoch 015 [200/600] Loss:0.0309
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...Testing @ Epoch 015 Acc:0.9788
Epoch 016 [000/600] Loss:0.0052
Epoch 016 [100/600] Loss:0.1451
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...Testing @ Epoch 016 Acc:0.9807
Epoch 017 [000/600] Loss:0.0149
Epoch 017 [100/600] Loss:0.0160
Epoch 017 [200/600] Loss:0.0454
Epoch 017 [300/600] Loss:0.1048
Epoch 017 [400/600] Loss:0.1013
Epoch 017 [500/600] Loss:0.0834
...Testing @ Epoch 017 Acc:0.9801
Epoch 018 [000/600] Loss:0.0062
Epoch 018 [100/600] Loss:0.0501
Epoch 018 [200/600] Loss:0.0478
Epoch 018 [300/600] Loss:0.0331
Epoch 018 [400/600] Loss:0.0333
Epoch 018 [500/600] Loss:0.0163
...Testing @ Epoch 018 Acc:0.9795
Epoch 019 [000/600] Loss:0.0331
Epoch 019 [100/600] Loss:0.0200
Epoch 019 [200/600] Loss:0.0242
Epoch 019 [300/600] Loss:0.0566
Epoch 019 [400/600] Loss:0.0917
这是一个简单的PyTorch训练循环，主要包括以下内容：
1.设置学习率(alpha)和迭代次数(epochs)
2.通过循环迭代训练数据集(train_loader)，获得模型预测输出(output)，并计算损失(loss)
3.将参数的梯度清零，进行反向传播求导(loss.backward())
4.使用梯度下降法更新参数的数值，即 p.data = p.data - alpha * p.grad.data
5.按照指定的间隔(interval)打印训练信息，包括训练次数(epoch)，当前训练进度(i/len(train_loader))和当前损失(loss.item())
6.在测试数据集(test_loader)上对模型进行测试，获得预测结果(output)，并计算准确率(acc)
7.打印测试结果，包括训练次数(epoch)和测试准确率(acc)
需要注意的是，这里采用的是交叉熵函数(cross_entropy)，用于计算loss。同时也清空了参数梯度，防止梯度累加。
cross-entropy（交叉熵）是一种度量概率分布之间的差异性的方法，常用于机器学习中的分类问题。在分类问题中，预测结果通常表示为概率分布，而交叉熵则表示这个预测结果和实际类别分布之间的差异。交叉熵越小，则模型预测的概率分布越接近实际类别分布，模型的性能也越好。交叉熵公式如下：
H ( p , q ) = − ∑ i p ( i ) log q ( i ) H(p,q)=-\sum_{i}p(i)\log q(i) H(p,q)=−∑ip(i)logq(i)
其中， p p p 表示实际的类别分布， q q q 表示模型预测的概率分布。
附：系列文章
| 序号 | 文章目录 | 直达链接 |
|---|---|---|
| 1 | PyTorch应用实战一：实现卷积操作 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132575530 |
| 2 | PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132575702 |
| 3 | PyTorch应用实战三：构建神经网络 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132575758 |
| 4 | PyTorch应用实战四：基于PyTorch构建复杂应用 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132625270 |
| 5 | PyTorch应用实战五：实现二值化神经网络 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132625348 |
| 6 | PyTorch应用实战六：利用LSTM实现文本情感分类 | https://want595.blog.csdn.net/article/details/132625382 |
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