从零编写一个神经网络完成手写数字的识别分类(pytorch实现)

1. 前言

很多人都有这样的困惑:

"我已经看过很多有关神经网络的书和视频了,但为什么感觉还是似懂非懂呢?"

那是因为,你从来都没有完整的、从头编写并训练过一个神经网络

学习AI相关的算法,尤其是深度学习方向;

真的不是学几个公式,了解几个名词概念就可以的。

因为深度学习,是一门实践课程!

举个例子:

激活函数、损失函数、前向传播和反向传播,这些概念,相信大家都听过。

几个相关的问题,大家看看能不能回答出来。

激活函数:

激活函数必须要有吗?一般要放在哪里?

是放在线性层计算后,还是放在线性层计算前?

或者有没有都可以、放在哪都可以?

损失函数:

损失函数是用来做什么的?

有哪些常用的损失函数?

分类问题用什么损失函数?回归问题用什么损失函数?

前向传播和反向传播:

什么是前向传播、什么又是反向传播?

为什么使用Pytorch,要定义前向传播forward函数?

梯度计算是在前向传播的过程中,还是在反向传播的过程中?

对于上述这些简单问题,如果你觉得很模糊;

好像能回答出来,又好像回答不出来;

那只能说明一个问题:

就是你从来没动手编写过神经网络。

本文,我会具体讲解一个神经网络的编程案例,并附上代码。

大家看完这个案例后,动手写一写,然后再想一想;

就会发现,前面的那些问题,都能迎刃而解。

2. 问题简述

我要使用手写数字识别,这个例子:

来说明到底如何设计、实现并训练一个标准的前馈神经网络。

具体来说,我们要设计并训练一个3层的神经网络:

这个神经网络会以数字图像作为输入。经过神经网络的计算,就会识别出图像中的数字是几,从而实现数字图像的分类。

在这个过程中,重点讲解3个块内容:

1)神经网络的设计和实现

2)训练数据的准备和处理

3)模型的训练和测试流程。

3. 神经网络的设计和实现

首先需要观察数据的样子?

为了设计一个处理数字图像的神经网络,首先要弄清楚输入图像的大小和格式。

其中,分辨率就是是图像的高和宽

可以发现,我们要处理的图片是,28*28像素的灰色单通道图像。

这样的灰色图像,包括了28*28=784个数据点。

每次在处理数字图像时,输入给神经网络的,就是这784个数据点。

在将它输入给神经网络前,这个28*28的二维图片向量,会被展平为1*784大小的一维线性向量【因为我们使用的是线性模型,而非卷积模型

比如这张图,左侧代表了28*28个像素对应的图像;

右侧是一个展平后的一维向量,包括了x0到x783,一共784个像素点。

这样这个向量才能被神经网络的输入层所接收和处理。

3.1 输入层的设计

我们会使用一个3层神经网络,来处理图片对应的向量x:

如图

输入层需要接收784维的图片向量x。图中的红色箭头,就代表了数据的输入。

x中的每一个维度的数据,都有一个神经元来接收。

因此,输入层就要包含784个神经元。

3.2 隐藏层的设计

隐藏层是指除了输入层的后面层数,也有的是说包含权重的层数,只需要记住,隐藏层的个数等于神经网络层数-1即可。例如本文实现的是3层神经网络,那么隐藏层的个数就是2

隐藏层用于特征提取,它将输入的特征向量,处理为更高级的特征向量。

由于手写数字图像并不复杂,这里就将隐藏层的神经元个数,设置为256。

256就是个经验值,大家也可以设置为128、512,甚至999。

对于手写数字这个问题,并没有太大影响。

这样输入层与隐藏层之间,就会有一个784*256大小的线性层。

它可以将一个784维的输入向量,转换为256维的输出向量。

该输出向量会继续向前传播,到达输出层。

3.3 输出层的设计

由于最终要将数字图像,识别为0到9,10种可能的数字;

因此,输出层需要定义10个神经元,对应这10种数字。

256维的向量,再经过隐藏层和输出层之间的线性层计算后,就得到了10维的输出结果。

这个10维的向量,就是代表了10个数字的预测得分。

不要忘了还得有softmax层!

为了继续得到10个数字的预测概率,我们还要将输出层的输出,输入到softmax层。

softmax层会将10维的向量,转换为10个概率值,p0到p9。

每个概率值,都对应一个数字,也就是输入图片,是某一个数字的可能性。

另外,p0到p9这10个概率值,相加到一起的总和是1。

这是由softmax函数的性质决定的。

以上就是神经网络的设计思路。

3.4 代码实现

对于初学者,我知道很难直接按照这个设计思路,将代码编写出来。

大家最开始的时候,可以先模仿着写,进行练习;

慢慢的自己就会写出完整的模型了。

下面我会基于刚刚的思路,实现Pytorch代码。

如果想进一步理解代码,最好的方式还是将代码编写出来后,然后再将代码跑起来。

首先,定义神经网络Network。

在init函数中:

定义两个线性层layer1和layer2。

layer1和layer2分别是输入层和隐藏层、隐藏层和输出层之间的线性层。

它们的大小分别是784*256和256*10。

也就是右侧图中,红色标记的layer1和layer2。

在前向传播,forward函数中:

函数的输入为图像x。

这个x就是1个或者多个,28*28像素数字图像。

在函数中,需要先将输入的图像x,使用view函数,将x展平。

也就是将n*28*28的数据,展平成n*784的数据。

然后将x输入至layer1;

接着使用relu激活;

最后输入至layer2计算结果,再返回。

另外,需要注意的是:

我没有在forward中直接定义softmax层,

这是因为后面会使用CrossEntropyLoss损失函数。

在这个损失函数中,会实现softmax的计算。

4. 训练数据的准备和处理

如果想要理解一个模型,我们要先理解给它输入的数据。

理解了数据定义和读取,再去看模型,会事半功倍。

4.1 训练数据哪里来?

手写数字识别的训练数据,可以直接使用MNIST数据集。

这个数据集可以从torchvision.datasets中获取。

这里会将数据分别保存到train和test两个目录中,其中:

  1. train有60000个数据

2)test有10000个数据

它们分别用来模型的训练和测试。

在train和test,这两个目录中,都包括了10个子目录:

子目录的名字就对应了图像中的数字。例如,在名为3的文件夹中,就保存了数字3的图像。

其中图像的名称是随机的字符串签名。

4.2 如何处理和读取这些数据?

完成数据的准备后,实现数据的读取功能,我会基于这一部分的代码进行讲解。

初学者在学习这一部分时,只要知道大致的数据处理流程就可以了。

数据的处理包括三块内容。

第1步,图像数据预处理:

需要实现图像的预处理pipeline,transform。

它包括了将图像转为灰度图和转张量两个功能。

这一步可以简单的理解为,将数组数据处理为训练时所用的张量数据。

第2步,构建数据集对象:

数据集对象的作用,就是用来整体操作训练数据,可以更方便的访问这些数据。

具体来说,使用ImageFolder函数,读取数据文件夹,构建数据集dataset。这个函数会将保存数据的文件夹的名字,作为数据的标签,组织数据。

例如,对于名字为"3"的文件夹,就会将"3"就会作为文件夹中的图像数据的标签。

标签和图像配对,用于后续的训练,ImageFolder使用起来非常方便。

这里我们分别读取训练数据文件夹train和测试数据文件夹test;

这样会得到train_dataset和test_dataset,两个数据集对象。

如果我们此时运行程序,会打印出它们的长度;

会看到,train_dataset是60000,test_dataset是10000。

这就代表了在训练集有60000个数据,测试集中有10000个数据。

第3步,小批量加载数据:

小批量加载数据直接和模型的训练有关。

小批量的数据读取,是训练各类深度学习模型的前提!

以下是创建小批量读取器dataloader的样例代码:

我们会使用train_loader,实现小批量的数据读取。

这里设置小批量的大小,batch_size=64。

也就是每个批次,包括64个数据,一次计算64个数据的梯度!

这时如果运行程序,会打印train_loader的长度,然后看到结果是938。

具体来说,60000个训练数据,如果每个小批量,读入64个样本;

那么60000个数据会被分成938组。

我们可以计算938*64=60032,不足60000;

这就说明最后一组,会不够64个数据。

小批量的遍历数据,是训练的关键前提

我们可以通过循环遍历train_loader来获取每个小批量数据。

这里的每一次循环,都会取出64个图像数据,作为一个小批量batch。

此时如果,打印前3个batch观察:

可以看到数据的尺寸data.shape是64*1*28*28:

它表示了每组数据包括64个图像;

每个图像有1个灰色通道;

图像的尺寸是28*28。

接着打印图像的标签label:

可以看到64个图片对应的数字。

其中保存的数值是0到9,对应了10个数字。

5. 模型训练

实际上,对于训练一个深度学习模型,训练后再测试这个深度学习模型;

这两个过程,都是定式。

也就是,无论你训练的模型简单还是复杂,是前馈神经网络还是Transformer,都是哪几个步骤。

当然,对于一些特殊的神经网络,可能会做一些专门的训练优化。

但本质还是那几个步骤,大家在看下面的讲解时,重点是了解这些步骤;

对于每句代码的具体含义,如果真相搞懂,最好还是将代码写出来,然后进行运行和调试。

相同的数据读入步骤

关于模型的训练,前半部分是图像数据的读入。

包括:

1)图像的预处理transform

2)读入并构造数据集train_dataset

3)使用train_loader进行小批量的数据读入。

这一块和刚刚讲的是一样的。

创建核心对象(变量)

在使用Pytorch训练模型时,需要创建三个核心对象(变量)。

大家要记住,无论训练哪种深度学习模型;

下面说的这三个对象,都要创建!

第1个是:

模型本身model,它就是我们设计的神经网络。

第2个是:

优化器optimizer,它用来优化模型中的参数。

初学的时候,直接使用Adam优化器就可以了。

第3个是:

损失函数criterion,对于分类问题,就直接使用CrossEntropyLoss,交叉熵损失误差;

进入模型的循环迭代

模型的循环迭代,同样是定式!

大家记住,迭代深度学习模型,就是两层循环。

这两层循环,分别是:

表示训练轮数的外层循环;

表示梯度下降的内层循环!

具体来说:

外层循环,代表了整个训练数据集的遍历次数。

整个训练集要循环多少轮,是10次、20次或者100次都是可能的。

这里根据经验,设置为10次。

内层循环使用train_loader,进行小批量的数据读取。

内层循环,每循环一次,就会进行一次梯度下降算法。

梯度下降算法

内层循环所包含的梯度下降算法,包括了5个步骤。

这5个步骤,又是使用pytorch框架训练模型的定式。

初学的时候,可以先记住。

具体来说:

1)计算神经网络的前向传播结果output。

2)计算output和标签label之间的损失loss。

3)使用backward计算梯度。

4)使用optimizer.step更新参数。

5)最后将梯度清零。

另外,我们每迭代100个小批量,就打印一次模型的损失,观察训练的过程。

运行程序,就会观察到,模型的损失loss,不断变小。

最后使用torch.save保存模型,模型名字为mnist.pth。

这个"mnist.pth"就是我们最后得到的神经网络模型;

将来再进行数字图片的预测时,就要用它来识别图像。

6. 模型测试

完成模型训练后,需要对模型进行测试。

测试的流程与训练差不多,我们要测试出模型的效果。

测试的过程,也相当于模型的"使用过程"了。

前面是类似的数据读入和模型定义:

首先需要读取测试数据集test_dataset。

然后定义神经网络模型,并加载刚刚训练好的模型文件mnist.pth。

然后是遍历测试数据集,进行预测,统计正确率:

定义变量right,保存正确识别的数量。

遍历test_dataset,将其中的数据x输入到模型model中,计算结果output。

然后从output中,使用argmax,选择概率最大标签的作为预测结果,保存到predict。

接着对比预测值predict和真实标签y。

这里将识别错误的样本打印了出来。

可以看到错误case的预测值predict、真实值y和文件路径。

最终计算出的测试效果为0.978。

也就是10000个数据,有9779个数据识别正确

以上就是从零设计并训练神经网络的过程。

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