365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别

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我的环境：

• 语言环境：Python 3.7.13
• 编译器：jupyter notebook
• 深度学习环境：
  • torch==1.12.1+cu113、cuda==11.3.1
  • torchvision==0.13.1+cu113、cuda==11.3.1

一、前期工作

1. 设置 GPU

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

device
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device(type='cuda')
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2. 导入数据

train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', 
                                      train=True, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

test_ds  = torchvision.datasets.MNIST('data', 
                                      train=False, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)
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batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)

test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)
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# 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，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape
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torch.Size([32, 1, 28, 28])
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3. 数据可视化

import numpy as np

 # 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, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 维度缩减
    npimg = np.squeeze(imgs.numpy())
    # 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')
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二、构建简单的CNN网络

使用 image_dataset_from_dire