要建立网站和账号违法违规行为数据库和什么黑名单,做网站的流程知乎,深圳市公司查询,广西网站建设公司电话本文为#x1f517;小白入门Pytorch内部限免文章 #x1f368; 本文为#x1f517;小白入门Pytorch中的学习记录博客#x1f366; 参考文章#xff1a;【小白入门Pytorch】mnist手写数字识别#x1f356; 原作者#xff1a;K同学啊 目录 一、 前期准备1. 设置GPU2. 导入…本文为小白入门Pytorch内部限免文章 本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客 参考文章【小白入门Pytorch】mnist手写数字识别 原作者K同学啊 目录 一、 前期准备1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据及可视化3.1 方式一3.1 方式二 二、构建简单的CNN网络三、 训练模型1. 设置超参数2. 编写训练函数3. 编写测试函数4. 正式训练 四、 结果可视化五、知识点详解 一、 前期准备
import torchprint(torch.__version__) # 查看pytorch版本注意如果是使用和鲸自带的环境需要正确选择否则下一步导入torchvision可能会报错1.8.1cpu
C:\Users\chengyuanting\.conda\envs\pytorch_cpu\lib\site-packages\tqdm\auto.py:22: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.htmlfrom .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm1. 设置GPU
如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
import numpy as np
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)devicedevice(typecpu)2. 导入数据
使用dataset下载MNIST数据集并划分好训练集与测试集
使用dataloader加载数据并设置好基本的batch_size
⭐ torchvision.datasets.MNIST详解
torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库我们可以通过代码在线下载数据这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。
函数原型
torchvision.datasets.MNIST(root, trainTrue, transformNone, target_transformNone, downloadFalse) 参数说明
root (string) 数据地址train (string) True 训练集False 测试集download (bool,optional) : 如果为True从互联网上下载数据集并把数据集放在root目录下。transform (callable, optional )这里的参数选择一个你想要的数据转化函数直接完成数据转化target_transform (callable,optional) 接受目标并对其进行转换的函数/转换。
train_ds torchvision.datasets.MNIST(data, trainTrue, transformtorchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为TensordownloadTrue)test_ds torchvision.datasets.MNIST(data, trainFalse, transformtorchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为TensordownloadTrue)⭐ torch.utils.data.DataLoader详解
torch.utils.data.DataLoader是Pytorch自带的一个数据加载器结合了数据集和取样器并且可以提供多个线程处理数据集。
函数原型 torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size1, shuffleNone, samplerNone, batch_samplerNone, num_workers0, collate_fnNone, pin_memoryFalse, drop_lastFalse, timeout0, worker_init_fnNone, multiprocessing_contextNone, generatorNone, *, prefetch_factor2, persistent_workersFalse, pin_memory_device‘’) 参数说明
dataset(string) 加载的数据集batch_size (int,optional) 每批加载的样本大小默认值1shuffle(bool,optional) : 如果为True每个epoch重新排列数据。sampler (Sampler or iterable, optional) 定义从数据集中抽取样本的策略。 可以是任何实现了 len 的 Iterable。 如果指定则不得指定 shuffle 。batch_sampler (Sampler or iterable, optional) 类似于sampler但一次返回一批索引。与 batch_size、shuffle、sampler 和 drop_last 互斥。num_workers(int,optional) 用于数据加载的子进程数。 0 表示数据将在主进程中加载默认值0。pin_memory (bool,optional) : 如果为 True数据加载器将在返回之前将张量复制到设备/CUDA 固定内存中。 如果数据元素是自定义类型或者collate_fn返回一个自定义类型的批次。drop_last(bool,optional) : 如果数据集大小不能被批次大小整除则设置为 True 以删除最后一个不完整的批次。 如果 False 并且数据集的大小不能被批大小整除则最后一批将保留。 默认值Falsetimeout(numeric,optional) : 设置数据读取的超时时间 超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。默认值0worker_init_fn(callable,optional) 如果不是 None这将在步长之后和数据加载之前在每个工作子进程上调用并使用工作 id[0num_workers - 1] 中的一个 int的顺序逐个导入。 默认None
batch_size 32train_dl torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_sizebatch_size, shuffleTrue)test_dl torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_sizebatch_size)3. 查看数据及可视化
3.1 方式一
# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定channelheight和weight分别是图片的通道数高度和宽度。
imgs, labels next(iter(train_dl)) # 由于数据加载器被设置为随机打乱数据shuffleTrue因此每次调用next函数时都会从数据集中随机选择一个批次的数据。
imgs.shapetorch.Size([32, 1, 28, 28])squeeze()函数的功能是从矩阵shape中去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是5, 1使用过这个函数后结果为5, 。
#指定图片大小图像大小为20宽5高的绘图单位为英寸inch
plt.figure(figsize(20,5))
for i,img in enumerate(imgs[:20]):# 维度缩减npimg np.squeeze(img.numpy())plt.subplot(2,10,i1) # 将整个figure分成2行10列绘制第i1个子图plt.imshow(npimg,cmapplt.cm.binary)plt.axis(off) # 这行代码关闭了当前子图的坐标轴使得图像没有任何坐标轴标签或刻度。
3.1 方式二
#其他方式查看数据情况说明
这段代码的目的是从MNIST训练数据集中取前10个样本
并在2行5列的布局中显示这些样本的图像和标签。# 查看数据的数量
print(len(train_ds))
# 查看单个样本
image,label train_ds[0]
print(Label:,label)# plt.imshow(image,cmapgray) # 为了在matplotlib中正确显示该图像您需要将其从(1, 28, 28)变形为(28, 28)。这可以通过使用numpy的squeeze函数来实现。
# 将图像张量转换为numpy数组并移除单通道维度
image_np image.numpy().squeeze()
plt.imshow(image_np,cmap gray)
plt.show()# 查看图像的尺寸
print(图像尺寸,image.size)
print(图像尺寸(移除单通道),image_np.size)# 查看多个样本
fig,axes plt.subplots(2,5,figsize (10,5)) # 使用plt.subplots函数创建一个绘图窗口figure10英寸宽5英寸高和一组子图axes。
for i,ax in enumerate(axes.ravel()): # 这里axes是一个2x5的数组所以使用ravel()函数将其转变为一个长度为10的一维数组方便遍历。image,label train_ds[i] # image是一个表示图像的张量label是图像对应的标签。# 将图像张量转换为numpy数组并移除单通道维度image_np image.numpy().squeeze()ax.imshow(image_np,cmap gray) # 使用子图对象ax的imshow方法显示图像。cmapgray指定使用灰度颜色映射。ax.set_title(fLabel:{label})ax.axis(off)
plt.tight_layout() # 调整子图之间的间距确保它们不会彼此重叠。
plt.show() # 显示绘图窗口和所有子图。60000
Label: 5
图像尺寸 built-in method size of Tensor object at 0x0000022EC1D81CC0
图像尺寸(移除单通道) 784
二、构建简单的CNN网络
对于一般的CNN网络来说都是由特征提取网络和分类网络构成其中特征提取网络用于提取图片的特征分类网络用于将图片进行分类。
nn.Conv2d为卷积层用于提取图片的特征传入参数为输入channel输出channel池化核大小nn.MaxPool2d为池化层进行下采样用更高层的抽象表示图像特征传入参数为池化核大小nn.ReLU为激活函数使模型可以拟合非线性数据nn.Linear为全连接层可以起到特征提取器的作用最后一层的全连接层也可以认为是输出层传入参数为输入特征数和输出特征数输入特征数由特征提取网络计算得到如果不会计算可以直接运行网络报错中会提示输入特征数的大小下方网络中第一个全连接层的输入特征数为1600nn.Sequential可以按构造顺序连接网络在初始化阶段就设定好网络结构不需要在前向传播中重新写一遍
网络结构图 import torch.nn.functional as Fnum_classes 10 # 图片的类别数class Model(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()# 特征提取网络self.conv1 nn.Conv2d(1, 32, kernel_size3) # 第一层卷积,卷积核大小为3*3self.pool1 nn.MaxPool2d(2) # 设置池化层池化核大小为2*2self.conv2 nn.Conv2d(32, 64, kernel_size3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3 self.pool2 nn.MaxPool2d(2) # 分类网络self.fc1 nn.Linear(1600, 64) self.fc2 nn.Linear(64, num_classes)# 前向传播def forward(self, x):x self.pool1(F.relu(self.conv1(x))) x self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))x torch.flatten(x,start_dim 1) # x.view(x.size(0), -1) 展平张量x F.relu(self.fc1(x))x self.fc2(x)return x加载并打印模型
!pip install torchinfo -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Looking in indexes: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
Requirement already satisfied: torchinfo in c:\users\chengyuanting\appdata\roaming\python\python39\site-packages (1.8.0)from torchinfo import summary
# 将模型转移到GPU中我们模型运行均在GPU中进行
model Model().to(device)summary(model)Layer (type:depth-idx) Param #Model --
├─Conv2d: 1-1 320
├─MaxPool2d: 1-2 --
├─Conv2d: 1-3 18,496
├─MaxPool2d: 1-4 --
├─Linear: 1-5 102,464
├─Linear: 1-6 650Total params: 121,930
Trainable params: 121,930
Non-trainable params: 0# 也可以直接查看模型,但是这样不显示参数数量
modelModel((conv1): Conv2d(1, 32, kernel_size(3, 3), stride(1, 1))(pool1): MaxPool2d(kernel_size2, stride2, padding0, dilation1, ceil_modeFalse)(conv2): Conv2d(32, 64, kernel_size(3, 3), stride(1, 1))(pool2): MaxPool2d(kernel_size2, stride2, padding0, dilation1, ceil_modeFalse)(fc1): Linear(in_features1600, out_features64, biasTrue)(fc2): Linear(in_features64, out_features10, biasTrue)
)三、 训练模型
1. 设置超参数
loss_fn nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate 1e-2 # 学习率
opt torch.optim.SGD(model.parameters(),lrlearn_rate)2. 编写训练函数
1. optimizer.zero_grad()
函数会遍历模型的所有参数通过内置方法截断反向传播的梯度流再将每个参数的梯度值设为0即上一次的梯度记录被清空。
2. loss.backward()
PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。
具体来说torch.tensor是autograd包的基础类如果你设置tensor的requires_grads为True就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算如果你做完运算后使用tensor.backward()所有的梯度就会自动运算tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。
更具体地说损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的若某个w的requires_grads为True则w的所有上层参数后面层的权重w的.grad_fn属性中就保存了对应的运算然后在使用loss.backward()后会一层层的反向传播计算每个w的梯度值并保存到该w的.grad属性中。
如果没有进行tensor.backward()的话梯度值将会是None因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。
3. optimizer.step()
step()函数的作用是执行一次优化步骤通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的所以在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。
注意optimizer只负责通过梯度下降进行优化而不负责产生梯度梯度是tensor.backward()方法产生的。
# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):size len(dataloader.dataset) # 训练集的大小一共60000张图片num_batches len(dataloader) # 批次数目187560000/32train_loss, train_acc 0, 0 # 初始化训练损失和正确率for X, y in dataloader: # 获取图片及其标签X, y X.to(device), y.to(device)# 计算预测误差pred model(X) # 网络输出loss loss_fn(pred, y) # 计算网络输出和真实值之间的差距targets为真实值计算二者差值即为损失# 反向传播optimizer.zero_grad() # grad属性归零loss.backward() # 反向传播optimizer.step() # 每一步自动更新# 记录acc与losstrain_acc (pred.argmax(1) y).type(torch.float).sum().item()train_loss loss.item()train_acc / sizetrain_loss / num_batchesreturn train_acc, train_losspred.argmax(1) 返回数组 pred 在第一个轴即行上最大值所在的索引。这通常用于多类分类问题中其中 pred 是一个包含预测概率的二维数组每行表示一个样本的预测概率分布。(pred.argmax(1) y)是一个布尔值其中等号是否成立代表对应样本的预测是否正确True 表示正确False 表示错误。.type(torch.float)是将布尔数组的数据类型转换为浮点数类型即将 True 转换为 1.0将 False 转换为 0.0。.sum()是对数组中的元素求和计算出预测正确的样本数量。.item()将求和结果转换为标量值以便在 Python 中使用或打印。
(pred.argmax(1) y).type(torch.float).sum().item()表示计算预测正确的样本数量并将其作为一个标量值返回。这通常用于评估分类模型的准确率或计算分类问题的正确预测数量。
3. 编写测试函数
测试函数和训练函数大致相同但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新所以不需要传入优化器
def test (dataloader, model, loss_fn):size len(dataloader.dataset) # 测试集的大小一共10000张图片num_batches len(dataloader) # 批次数目31310000/32312.5向上取整test_loss, test_acc 0, 0# 当不进行训练时停止梯度更新节省计算内存消耗with torch.no_grad():for imgs, target in dataloader:imgs, target imgs.to(device), target.to(device)# 计算losstarget_pred model(imgs)loss loss_fn(target_pred, target)test_loss loss.item()test_acc (target_pred.argmax(1) target).type(torch.float).sum().item()test_acc / sizetest_loss / num_batchesreturn test_acc, test_loss4. 正式训练
1. model.train()
model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有BN层(Batch Normalization和Dropout需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropoutmodel.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。
2. model.eval()
model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有BN层(Batch Normalization和Dropout在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropoutmodel.eval()是利用到了所有网络连接即不进行随机舍弃神经元。
训练完train样本后生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前需要加上model.eval()否则的话有输入数据即使不训练它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。
epochs 5
train_loss []
train_acc []
test_loss []
test_acc []for epoch in range(epochs):model.train()epoch_train_acc, epoch_train_loss train(train_dl, model, loss_fn, opt)model.eval()epoch_test_acc, epoch_test_loss test(test_dl, model, loss_fn)train_acc.append(epoch_train_acc)train_loss.append(epoch_train_loss)test_acc.append(epoch_test_acc)test_loss.append(epoch_test_loss)template (Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%Test_loss:{:.3f})print(template.format(epoch1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print(Done)Epoch: 1, Train_acc:78.2%, Train_loss:0.732, Test_acc:92.3%Test_loss:0.255
Epoch: 2, Train_acc:94.3%, Train_loss:0.191, Test_acc:96.2%Test_loss:0.123
Epoch: 3, Train_acc:96.3%, Train_loss:0.121, Test_acc:97.4%Test_loss:0.091
Epoch: 4, Train_acc:97.1%, Train_loss:0.094, Test_acc:98.0%Test_loss:0.067
Epoch: 5, Train_acc:97.6%, Train_loss:0.079, Test_acc:98.1%Test_loss:0.061
Done四、 结果可视化
import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore) #忽略警告信息
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 用来正常显示负号
plt.rcParams[figure.dpi] 100 #分辨率epochs_range range(epochs)plt.figure(figsize(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, train_acc, labelTraining Accuracy)
plt.plot(epochs_range, test_acc, labelTest Accuracy)
plt.legend(loclower right)
plt.title(Training and Validation Accuracy)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, labelTraining Loss)
plt.plot(epochs_range, test_loss, labelTest Loss)
plt.legend(locupper right)
plt.title(Training and Validation Loss)
plt.show()
五、知识点详解
本文使用的是最简单的CNN模型如果是第一次接触深度学习的话可以先试着把代码跑通然后再尝试去理解其中的代码。
MNIST手写数字数据集介绍
MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制数据集获取的网址为http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载后需解压。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) datasets.mnist.load_data()这行代码直接调用这样就比较简单
MNIST手写数字数据集中包含了70000张图片其中60000张为训练数据10000为测试数据70000张图片均是28*28数据集样本如下 如果我们把每一张图片中的像素转换为向量则得到长度为28*28784的向量。因此我们可以把训练集看成是一个[60000,784]的张量第一个维度表示图片的索引第二个维度表示每张图片中的像素点。而图片里的每个像素点的值介于0-1之间。 神经网络程序说明
神经网络程序可以简单概括如下
