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。