CNN代码实战

Familyism2024-08-18 15:27

CNN的原理

从 DNN 到 CNN

（1）卷积层与汇聚

⚫ 深度神经网络 DNN 中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这叫全连接；卷积神经网络 CNN 中，新增了卷积层（Convolution）与汇聚（Pooling）。

⚫ DNN 的全连接层对应 CNN 的卷积层，汇聚是与激活函数类似的附件；单个卷积层的结构是：卷积层-激活函数-(汇聚)，其中汇聚可省略。

（2）CNN：专攻多维数据

在深度神经网络 DNN 课程的最后一章，使用 DNN 进行了手写数字的识别。但是，图像至少就有二维，向全连接层输入时，需要多维数据拉平为 1 维数据，这样一来，图像的形状就被忽视了，很多特征是隐藏在空间属性里的，而卷积层可以保持输入数据的维数不变，当输入数据是二维图像时，卷积层会以多维数据的形式接收输入数据，并同样以多维数据的形式输出至下一层

导包

复制代码 
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

制作数据集

复制代码 
# 制作数据集
# 数据集转换参数
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(0.1307, 0.3081)
])
# 下载训练集与测试集
train_Data = datasets.MNIST(
root = 'D:/Postgraduate/CNN', # 下载路径
train = True, # 是 train 集
download = True, # 如果该路径没有该数据集，就下载
transform = transform # 数据集转换参数
)
test_Data = datasets.MNIST(
root = 'D:/Postgraduate/CNN', # 下载路径
train = False, # 是 test 集
download = True, # 如果该路径没有该数据集，就下载
transform = transform # 数据集转换参数
)
# 批次加载器
train_loader = DataLoader(train_Data, shuffle=True, batch_size=256)
test_loader = DataLoader(test_Data, shuffle=False, batch_size=256)

训练网络

复制代码 
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
       super(CNN,self).__init__()
       self.net = nn.Sequential(
       nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Tanh(),
       nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
       nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Tanh(),
       nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
       nn.Conv2d(16, 120, kernel_size=5), nn.Tanh(),
       nn.Flatten(),
       nn.Linear(120, 84), nn.Tanh(),
       nn.Linear(84, 10)
)
    def forward(self, x):
         y = self.net(x)
         return y
# 创建子类的实例，并搬到 GPU 上
model = CNN().to('cuda:0')
# 训练网络
# 损失函数的选择
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 自带 softmax 激活函数
# 优化算法的选择
learning_rate = 0.9 # 设置学习率
optimizer = torch.optim.SGD(
    model.parameters(),
    lr = learning_rate,
)
# 训练网络
epochs = 5
losses = [] # 记录损失函数变化的列表
for epoch in range(epochs):
    for (x, y) in train_loader: # 获取小批次的 x 与 y
        x, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')
        Pred = model(x) # 一次前向传播（小批量）
        loss = loss_fn(Pred, y) # 计算损失函数
        losses.append(loss.item()) # 记录损失函数的变化
        optimizer.zero_grad() # 清理上一轮滞留的梯度
        loss.backward() # 一次反向传播
        optimizer.step() # 优化内部参数
Fig = plt.figure()
plt.plot(range(len(losses)), losses)
plt.show()

测试网络

复制代码 
# 测试网络
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 该局部关闭梯度计算功能
    for (x, y) in test_loader: # 获取小批次的 x 与 y
        x, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')
        Pred = model(x) # 一次前向传播（小批量）
        _, predicted = torch.max(Pred.data, dim=1)
        correct += torch.sum( (predicted == y) )
        total += y.size(0)
print(f'测试集精准度: {100*correct/total} %')

使用网络

复制代码 
# 保存网络
torch.save(model, 'CNN.path')
new_model = torch.load('CNN.path')

完整代码

复制代码 
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

# 制作数据集
# 数据集转换参数
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(0.1307, 0.3081)
])
# 下载训练集与测试集
train_Data = datasets.MNIST(
root = 'D:/Postgraduate/python_project/CNN', # 下载路径
train = True, # 是 train 集
download = True, # 如果该路径没有该数据集，就下载
transform = transform # 数据集转换参数
)
test_Data = datasets.MNIST(
root = 'D:/Postgraduate/python_project/CNN', # 下载路径
train = False, # 是 test 集
download = True, # 如果该路径没有该数据集，就下载
transform = transform # 数据集转换参数
)
# 批次加载器
train_loader = DataLoader(train_Data, shuffle=True, batch_size=256)
test_loader = DataLoader(test_Data, shuffle=False, batch_size=256)


class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
       super(CNN,self).__init__()
       self.net = nn.Sequential(
       nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Tanh(),
       nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
       nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Tanh(),
       nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
       nn.Conv2d(16, 120, kernel_size=5), nn.Tanh(),
       nn.Flatten(),
       nn.Linear(120, 84), nn.Tanh(),
       nn.Linear(84, 10)
)
    def forward(self, x):
         y = self.net(x)
         return y
# 创建子类的实例，并搬到 GPU 上
model = CNN().to('cuda:0')
# 训练网络
# 损失函数的选择
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 自带 softmax 激活函数
# 优化算法的选择
learning_rate = 0.9 # 设置学习率
optimizer = torch.optim.SGD(
    model.parameters(),
    lr = learning_rate,
)
# 训练网络
epochs = 5
losses = [] # 记录损失函数变化的列表
for epoch in range(epochs):
    for (x, y) in train_loader: # 获取小批次的 x 与 y
        x, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')
        Pred = model(x) # 一次前向传播（小批量）
        loss = loss_fn(Pred, y) # 计算损失函数
        losses.append(loss.item()) # 记录损失函数的变化
        optimizer.zero_grad() # 清理上一轮滞留的梯度
        loss.backward() # 一次反向传播
        optimizer.step() # 优化内部参数
Fig = plt.figure()
plt.plot(range(len(losses)), losses)
plt.show()

# 测试网络
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 该局部关闭梯度计算功能
    for (x, y) in test_loader: # 获取小批次的 x 与 y
        x, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')
        Pred = model(x) # 一次前向传播（小批量）
        _, predicted = torch.max(Pred.data, dim=1)
        correct += torch.sum( (predicted == y) )
        total += y.size(0)
print(f'测试集精准度: {100*correct/total} %')

# 保存网络
torch.save(model, 'CNN.path')
new_model = torch.load('CNN.path')

运行截图

相关推荐
Y1nhl2 小时前
搜广推校招面经八十一
开发语言·人工智能·pytorch·深度学习·机器学习·推荐算法·搜索算法
鸿蒙布道师6 小时前
OpenAI为何觊觎Chrome？AI时代浏览器争夺战背后的深层逻辑
前端·人工智能·chrome·深度学习·opencv·自然语言处理·chatgpt
何双新8 小时前
第1讲：Transformers 的崛起：从RNN到Self-Attention
人工智能·rnn·深度学习
AIGC大时代8 小时前
高质量学术引言如何妙用ChatGPT?如何写提示词
人工智能·深度学习·chatgpt·学术写作·chatgpt-o3·deep reaserch
数据智能老司机10 小时前
构建具备自主性的人工智能系统——探索协调者、工作者和委托者方法
深度学习·llm·aigc
数据智能老司机10 小时前
构建具备自主性的人工智能系统——使代理能够使用工具和进行规划
深度学习·llm·aigc
2301_7696244011 小时前
基于Pytorch的深度学习-第二章
人工智能·pytorch·深度学习
-一杯为品-11 小时前
【深度学习】#9 现代循环神经网络
人工智能·rnn·深度学习
硅谷秋水11 小时前
ORION：通过视觉-语言指令动作生成的一个整体端到端自动驾驶框架
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
亿牛云爬虫专家12 小时前
深度学习在DOM解析中的应用：自动识别页面关键内容区块
深度学习·爬虫代理·dom·性能·代理ip·内容区块·东方财富吧
热门推荐
01KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频02从零安装 LLaMA-Factory 微调 Qwen 大模型成功及所有的坑03我决定放弃搞 Java 了04Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）05YOLOv8入门 | 重要性能衡量指标、训练结果评价及分析及影响mAP的因素【发论文关注的指标】06DeepSeek各版本说明与优缺点分析07yolov8，yolo11，yolo12 服务器训练到部署全流程 笔记08苍穹外卖面试总结09如何在WPS和Word/Excel中直接使用DeepSeek功能10【2025年最新】OpenWrt 更换国内源的指南（图形界面版)