pytorch实现mnist分类的示例讲解

下面我来为你详细讲解“pytorch实现mnist分类的示例讲解”的完整攻略。

1. 确定需求

在开始编写代码之前，我们需要明确实现的需求是什么。在这个示例中，我们需要使用pytorch搭建神经网络对手写数字图片进行分类。

2. 准备数据集

接下来，我们需要准备mnist数据集，该数据集包含了训练集和测试集。首先，我们需要安装pytorch和torchvision，可以使用以下命令：

pip install torch torchvision

然后，我们使用以下代码下载并加载数据集：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图片转化为tensor
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 对数据进行归一化
])

# 加载训练集和测试集
trainset = datasets.MNIST('PATH_TO_STORE_TRAINSET', train=True, download=True, transform=transform)
testset = datasets.MNIST('PATH_TO_STORE_TESTSET', train=False, download=True, transform=transform)

3. 定义模型

接下来，我们需要定义一个包含两个卷积层和两个全连接层的模型。我们可以使用pytorch提供的nn模块来构建模型，以下是示例代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)
        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

这个模型包含两个卷积层和两个全连接层，最终输出结果是一个10维的向量。

4. 定义损失函数和优化器

在训练模型之前，我们需要定义损失函数和优化器。在分类任务中，交叉熵损失函数是常用的损失函数。我们可以使用pytorch提供的nn.CrossEntropyLoss()函数来定义损失函数。优化器可以使用Adam优化器。

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

5. 训练模型

在完成以上准备工作之后，我们就可以开始训练模型了。以下是示例代码：

import torch.optim as optim

# 定义模型
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):  # 迭代10次
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零

        outputs = net(inputs)  # 获取模型输出

        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失

        loss.backward()  # 反向传播

        optimizer.step()  # 更新参数

        running_loss += loss.item()
        if i % 1000 == 999:  # 每1000个batch输出一次信息
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 1000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

在训练过程中，我们使用Mini-Batch进行训练，每训练一个Mini-Batch就进行一次梯度更新。我们将训练过程打印出来，以便观察训练进度。

6. 测试模型

在训练完成之后，我们需要对模型进行测试。以下是示例代码：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():  # 不计算梯度
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(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: %d %%' % (
    100 * correct / total))

以上代码用测试集对训练好的模型进行测试，并输出测试准确率。

至此，我们完成了“pytorch实现mnist分类的示例讲解”的攻略。在这个过程中，我也会发挥想象力，引入一些我自己的理解，讲解两条说明，以便大家更好地理解。

首先，我们可以通过调试代码，查看各层输出的形状来理解神经网络的参数数量。其次，在训练时，我们可以采用学习率调整策略，比如学习率衰减等，以获得更好的结果。