卷积神经网络--手写数字识别

本文我们通过搭建卷积神经网络模型，实现手写数字识别。

pytorch中提供了手写数字的数据集，我们可以直接从pytorch中下载

MNIST中包含70000张手写数字图像：60000张用于训练，10000张用于测试

图像是灰度的，28x28像素

首先，下载数据集

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import torch
from torchvision import datasets #封装与图像相关的模型，数据集
from torchvision.transforms import ToTensor # #数据转换，张量，将其他类型的数据转换为tensor张量

training_data=datasets.MNIST(
    root='data',#表示下载的手写数字到哪个路径
    train=True,#读取下载后数据中的训练集
    download=True,#如果之前已经下载过，就不用再下载
    transform=ToTensor(),#张量，图片不能直接传入神经网络模型
)

test_data=datasets.MNIST(
    root='data',
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

打包数据

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from torch.utils.data import DataLoader 

train_dataloader=DataLoader(training_data,batch_size=64)
test_dataloader=DataLoader(test_data,batch_size=64)

判断当前设备是否支持GPU

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device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu'
print(f'using {device} device')

构建卷积神经网络模型

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from torch import nn #导入神经网络模块

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):#初始化类
        super(CNN,self).__init__()#初始化父类
        self.conv1=nn.Sequential(# 将多个层（如卷积、激活函数、池化等）按顺序打包，输入数据会依次通过这些层，无需手动编写每一层的传递逻辑。
            nn.Conv2d(#2D 卷积层，提取空间特征。
                in_channels=1,#输入通道数
                out_channels=16,#输出通道数
                kernel_size=3,#卷积核大小
                stride=1,#步长
                padding=1,#填充
            ),
            nn.ReLU(),#激活函数，引入非线性变换，使得神经网络能够学习复杂的非线性变换，增强表达能力
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2)# 2x2最大池化（尺寸减半）
        )

        self.conv2=nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16,32,3,1,1),
            nn.ReLU(),
            # nn.Conv2d(32,32,3,1,1),
            # nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )

        self.conv3=nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32,64,3,1,1)
        )
        self.out=nn.Linear(64*7*7,10)

    def forward(self,x):#前向传播
        x=self.conv1(x)
        x=self.conv2(x)
        x=self.conv3(x)
        x=x.view(x.size(0),-1)# 展平为向量（保留batch_size，合并其他维度）
        output=self.out(x)  # 全连接层输出
        return output

返回的output结果大致如图所示

模型传入GPU

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model=CNN().to(device)
print(model)

损失函数，衡量的是模型预测的概率分布与真实的类别分布之间的差异。

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loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()

优化器，用于在训练神经网络时更新模型参数，目的是在神经网络训练过程中，自动调整模型的参数（权重和偏置），以最小化损失函数。

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optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)

模型训练

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def train(dataloader,model,loss_fn,optimizer):
    model.train()
    batch_size_num=1
    for X,y in dataloader:
        X,y=X.to(device),y.to(device)
        pred=model.forward(X)
        loss=loss_fn(pred,y)

        # Backpropagation 进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络
        optimizer.zero_grad()               #梯度值清零
        loss.backward()                     #反向传播计算得到每个参数的梯度值
        optimizer.step()                    #根据梯度更新网络参数

        loss_value=loss.item()
        if batch_size_num%100==0:
            print(f'loss:{loss_value:>7f}[number:{batch_size_num}]')
        batch_size_num+=1

epochs=10

for i in range(epochs):
    print(f'第{i}次训练')
    train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)

模型测试

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def test(dataloader,model,loss_fn):

    size = len(dataloader.dataset)# 测试集总样本数
    num_batches = len(dataloader)# 测试集总批次数
    model.eval()#进入到模型的测试状态，所有的卷积核权重被设为只读模式
    test_loss, correct = 0, 0# 初始化累计损失和正确预测数
    #禁用梯度计算
    with torch.no_grad():#一个上下文管理器，关闭梯度计算。当你确认不会调用Tensor.backward()的时候。这可以减少计算所用内存消耗。
        for X,y in dataloader:
            X,y=X.to(device),y.to(device)
            pred=model.forward(X)
            test_loss+=loss_fn(pred,y).item()
            correct+=(pred.argmax(1)==y).type(torch.float).sum().item()
            a=(pred.argmax(1)==y)
            b=(pred.argmax(1)==y).type(torch.float)
    test_loss/=num_batches
    correct/=size

    print(f'Test result: \n Accuracy:{(100*correct)}%,Avg loss:{test_loss}')

test(test_dataloader,model,loss_fn)

得到结果如图所示