PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

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下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。

1：数据预处理

PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强，它可以将数据从[0,255]映射到[0,1]

2：读取训练数据

准备好处理数据的流程后，就可以读取用于训练的数据了，torch.util.data.DataLoader提供了迭代数据，随机抽取数据，批量化数据等等功能 读取效果如下

预处理过后的数据如下

 

3：构建神经网络模型 

 下面构建用于识别手写数字的神经网络模型

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP,self).__init__()
 
        self.inputlayer=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,256),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2))
 
        self.hiddenlayer=nn.Sequential(nn.Linear(256,256),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2))
        self.outputlayer=nn.Sequential(nn.Linear(256,10))
 
    def forward(self,x):
        x=x.view(x.size(0),-1)
        x=self.inputlayer(x)
        x=self.hiddenlayer(x)
        x=self.outputlayer(x)
        return x

可以直接通过打印nn.Module的对象看到其网络结构

4：模型评估 

 在准备好数据和模型后，就可以训练模型了，下面分别定义了数据处理和加载流程，模型，优化器，损失函数以及用准确率评估模型能力。

得到的结果如下

训练一次 可以看出比较混乱 没有说明规律可言 

训练五次的损失函数如下 可见随着训练次数的增加是逐渐收敛的，规律也非常明显

 

 

 准确率图像如下

最后 部分源码如下

import torch
import torchvision
 
import  torch.nn as nn
from torch import  optim
from tqdm import  tqdm
import torch.utils.data.dataset
 
mnist=torchvision.datasets.MNIST(root='~',train=True,download=True)
for i,j in enumerate(np.random.randint(0,len(mnist),(10,))):
    data,label=mnist[j]
    plt.subplot(2,5,i+1)
    plt.show()
trans=transforms.Compose(
    [
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
    ]
)
normalized=trans(mnist[0][0])
from torchvision import  transforms
mnist=torchvision.datasets.MNIST(root='~',train=True,download=True,transform=trans)
def imshow(img):
    img=img*0.3081+0.1307
    npimg=img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0)))
dataloader=DataLoader(mnist,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0)
images,labels=next(iter(dataloader))
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
 
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP,self).__init__()
 
        self.inputlayer=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,256),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2))
 
        self.hiddenlayer=nn.Sequential(nn.Linear(256,256),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2))
        self.outputlayer=nn.Sequential(nn.Linear(256,10))
 
    def forward(self,x):
        x=x.view(x.size(0),-1)
        x=self.inputlayer(x)
        x=self.hiddenlayer(x)
        x=self.outputlayer(x)
        return x
print(MLP())
trans=transforms.Compose(
    [
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
    ]
)
al=torchvision.datasets.MNIST(root='~',train=False,download=True,transform=trans)
trainloader=DataLoader(mnist_train,batch_size=16,shuffle=True,num_workers=0)
valloader=DataLoader(mnist_val,batch_size=16,shuffle=True,num_workers=0)
 
#模型
model=MLP()
#优化器
optimizer=oD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)
 
#损失函数
celoss=nn.ssEntropyLoss()
best_acc=0
 
#计算准确率
def accuracy(pred,target):
    pred_label=torch.amax(pred,1)
    correct=sum(pred_label==target).to(torch.float)
    return correct,len(pred)
acc={'train':[],"val}
loss_all={'train':[],"val":[]}
for epoch in tqdm(range(5)):
    model.eval()
    numer_val,denumer_val,loss_tr=0.,0.,0.
    with torch.no_grad():
        for data,target in valloader:
            output=model(data)
            loss=celoss(output,target)
            loss_tr+=loss.data
            num,denum=accuracy(output,target)
            numer_val+=num
            denumer_val+=denum
    #设置为训练模式
    model.train()
    numer_tr,denumer_tr,loss_val=0.,0.,0.
    for data,target in trainloader:
        optizer.zero_grad()
        output=model(data)
        loss=celoss(output,target)
        loss_val+=loss.data
        loss.backward()
        optimer.step()
        num,denum=accuracy(output,target)
        numer_tr+=num
        denumer_tr+=denum
    loss_all['train'].append(loss_tr/len(trainloader))
    loss_all['val'].aend(lss_val/len(valloader))
    acc['train'].pend(numer_tr/denumer_tr)
    acc['val'].append(numer_val/denumer_val)
"""
plt.plot(loss_all['train'])
plt.plot(loss_all['val'])
"""
plt.plot(acc['train'])
plt.plot(acc['val'])
plt.show()

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