CNN的Pytorch实现(LeNet)

以下是CNN的Pytorch实现(LeNet)的完整攻略,包括两个示例:

CNN的Pytorch实现(LeNet)

步骤1:导入必要的库

首先,需要导入必要的库,包括torch、torchvision和numpy。可以使用以下代码导入这些库:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

步骤2:定义LeNet模型

接下来,需要定义LeNet模型。可以使用以下代码定义LeNet模型:

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

在这个示例中,我们定义了一个名为LeNet的模型。我们使用nn.Conv2d创建两个卷积层和nn.MaxPool2d创建两个池化层。我们使用nn.Linear创建三个全连接层。在forward()方法中,我们首先使用卷积层和池化层提取特征。然后,我们使用view()方法将特征展平。接下来,我们使用全连接层进行分类。

步骤3:加载数据集

需要加载MNIST数据集。可以使用以下代码加载MNIST数据集:

train_dataset = datasets.MNIST(root='data/', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='data/', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

在这个示例中,我们使用datasets.MNIST创建训练和测试数据集。我们使用transforms.ToTensor()将图像转换为张量。我们使用torch.utils.data.DataLoader创建训练和测试数据加载器。

步骤4:定义损失函数和优化器

需要定义损失函数和优化器。可以使用以下代码定义损失函数和优化器:

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

在这个示例中,我们使用nn.CrossEntropyLoss()创建交叉熵损失函数。我们使用optim.SGD()创建随机梯度下降优化器。

步骤5:训练模型

需要训练模型。可以使用以下代码训练模型:

num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))

在这个示例中,我们使用for循环迭代训练数据集。我们首先使用optimizer.zero_grad()清除梯度。然后,我们使用model()方法计算模型输出。接下来,我们使用损失函数计算损失,并调用backward()方法计算梯度。最后,我们使用optimizer.step()更新模型参数。

示例1:使用模型进行预测

以下是使用模型进行预测的示例:

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

在这个示例中,我们使用with torch.no_grad()上下文管理器禁用梯度计算。我们使用model()方法计算模型输出。然后,我们使用torch.max()方法获取每个图像的预测标签。最后,我们计算模型在测试数据集上的准确率。

示例2:保存和加载模型

以下是保存和加载模型的示例:

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')

# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.ckpt'))

在这个示例中,我们使用torch.save()方法保存模型参数。我们使用torch.load()方法加载模型参数。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:CNN的Pytorch实现(LeNet) - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • 详解NumPy数组的切片和切块

    NumPy是Python中重要的科学计算库,其中的数组可以看作是多维度的容器,可以方便地进行数据处理和计算。 在NumPy中,我们可以使用切片和切块对数组进行索引和取值,以便更加灵活地对数据进行操作。 接下来,我们将详细介绍NumPy数组的切片和切块的操作。 切片操作 在NumPy中,我们可以使用切片操作从数组中提取部分数据。NumPy数组的切片操作类似于P…

    2023年2月28日
    00
  • Python+NumPy绘制常见曲线的方法详解

    下面是关于“Python+NumPy绘制常见曲线的方法详解”的完整攻略,包含了两个示例。 示例一:绘制正弦曲线 下面是一个示例,演示如何使用 NumPy 和 Matplotlib 绘制正弦曲线。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成 x 坐标轴数据 x = np.linspace(0,…

    python 2023年5月14日
    00
  • numpy中的transpose函数中具体使用方法

    以下是关于“numpy中的transpose函数中具体使用方法”的完整攻略。 背景 在numpy中,我们可以使用transpose()函数来转置数组。transpose()函数可以受一个参数,该参数指定要转置的轴。攻略将介绍如何使用transpose()函数来转置数组,并提供两个示例演示如何使用transpose()函数。 转置数组 转置数组是指将数组的行和…

    python 2023年5月14日
    00
  • Numpy中的数组和向量有什么区别?

    在数学上,向量是一个具有大小和方向的量,通常用于表示物理量或几何量,例如速度、力、位置等。而数组是一组按顺序排列的值的集合,通常用于存储数值数据,例如矩阵、图像等。 在Numpy中,数组(array)是一种多维的容器,可以容纳不同类型的数据。而向量(vector)则是一种特殊的数组,只能容纳单一类型的数据,通常是数值类型。 具体来说,向量是一个一维数组,通常…

    2023年2月27日
    00
  • Python numpy下几种fft函数的使用方式

    以下是关于Python numpy下几种fft函数的使用方式的攻略: Python numpy下几种fft函数的使用方式 在Python中,可以使用numpy库中的fft函数来进行快速傅里叶变(FFT)。numpy库中提供了多种FFT,以下是其中几种的使用方式: fft函数 numpy.fft.fft()函数可以计算一维数组FFT。以下是一个示例: impo…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python中的 Numpy 数组形状改变及索引切片

    在Python中,我们可以使用NumPy库对数组进行形状改变和索引切片。以下是对这些操作的详细攻略: 数组形状改变 在NumPy中,我们可以使用reshape函数改变数组的形状。以下是一个使用reshape函数改变数组形状的示例: import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) #…

    python 2023年5月14日
    00
  • Numpy将二维数组添加到空数组的实现

    下面是关于“Numpy将二维数组添加到空数组的实现”的完整攻略,包含了两个示例。 实现方法 使用Numpy可以方便地将二维数组添加到空数组中。下面是一个示例,演示如何实现该功能。 import numpy as np # 创建一个空数组 a = np.empty((0, 3)) # 创建一个二维数组 b = np.array([[1, 2, 3], [4, …

    python 2023年5月14日
    00
  • Python astype(np.float)函数使用方法解析

    1. Python astype(np.float)函数使用方法解析 在Python中,我们可以使用astype(np.float)函数将数组中的元素类型转换为浮点数类型。在本攻略中,我们将介绍如何使用astype(np.float)函数来实现这个。 2. 示例说明 2.1 将数组中的元素类型转换为浮点数类型 以下是一个示例代码,用于将数组中的元素类型转换为…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部