PyTorch: Softmax多分类实战操作

以下是PyTorch: Softmax多分类实战操作的完整攻略，包含两个示例说明。

环境要求

在开始实战操作之前，需要确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6或更高版本
• PyTorch 1.0或更高版本
• torchvision 0.2.1或更高版本

示例1：使用Softmax多分类模型对MNIST数据集进行分类

在这个示例中，我们将使用Softmax多分类模型对MNIST数据集进行分类。

首先，我们需要下载MNIST数据集。您可以使用以下代码来下载MNIST数据集：

import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms

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

然后，我们可以使用以下代码来定义一个Softmax多分类模型：

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

class SoftmaxClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SoftmaxClassifier, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.linear(x)
        return F.softmax(x, dim=1)

接下来，我们可以使用以下代码来训练Softmax多分类模型：

import torch.optim as optim

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

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=100, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=100, shuffle=False)

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_dataset)//100, loss.item()))

    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 model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

在这个示例中，我们首先定义了一个Softmax多分类模型。然后，我们使用该模型对MNIST数据集进行分类，并在测试集上计算模型的准确率。

示例2：使用Softmax多分类模型对CIFAR-10数据集进行分类

在这个示例中，我们将使用Softmax多分类模型对CIFAR-10数据集进行分类。

首先，我们需要下载CIFAR-10数据集。您可以使用以下代码来下载CIFAR-10数据集：

import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms

train_dataset = dsets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = dsets.CIFAR10(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())

然后，我们可以使用以下代码来定义一个Softmax多分类模型：

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

class SoftmaxClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SoftmaxClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return F.softmax(x, dim=1)

接下来，我们可以使用以下代码来训练Softmax多分类模型：

import torch.optim as optim

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

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=100, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=100, shuffle=False)

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_dataset)//100, loss.item()))

    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 model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

在这个示例中，我们首先定义了一个Softmax多分类模型。然后，我们使用该模型对CIFAR-10数据集进行分类，并在测试集上计算模型的准确率。