使用深度学习神经网络对数字识别,大体需要4个步骤:①读取数据。②建立模型。③训练。④测试、验证。
其基本流程示意图如下:
上图由左至右依次为输入层、神经层a、神经层b、输出层。即为input layer、function layer a 、function layer b、output layer。
首先到http://yann.lecun.com/exdb/mnist/网站上下载mnist数据集,或者在代码中加入download代码,但速度较慢。
建立utils.py文件,写入工具代码
首先引入pytorch包
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
定义第一个工具:用曲线表示梯度下降过程。
def plot_curve(data):
# 先画一个曲线,以表示training下降的过程
fig = plt.figure()
plt.plot(range(len(data)), data, color='blue')
plt.legend(['value'], loc='upper right')
# 将辅助牌放置在上右侧
plt.xlabel('step')
# 输入x轴名称
plt.ylabel('value')
# 输入y轴名称
plt.show()
定义第二个工具:用图像表示识别结果
def plot_result_image(img, label, name):
# 以图像的方式输出识别出的结果
fig = plt.figure()
# 先输出空白图像
for i in range(9):
# 以迭代的方式,一次性输出9个图像
plt.subplot(3, 3, i+1)
# 3 * 3 的图片输出样式
plt.tight_layout()
plt.imshow(img[i][0]*0.3081+0.1307, cmap='gray', interpolation='none')
plt.title('{}: {}'.format(name, label[i].item()))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
# 分别将x和y的刻度值设定为坐标轴刻度
plt.show()
定义第三个工具:对输出的结果采用one-hot编码
def one_hot(label, depth=10):
out = torch.zero_(label.size(0), depth)
idx = torch.LongTensor(label).view(-1, 1)
out.scatter_(dim=1, index=idx, value=1)
return out
下面开始写main.py主代码
首先引入pytorch中的相关工具包
import torch
from torch import nn
# nn用于完成神经网络间的相关操作
from torch.nn import functional as F
# F为神经网络运算的常用计算包
from torch import optim
# 引入优化工具包
import torchvision
# 视觉类深度学习需要引入torchvision视觉工具包
from utils import plot_curve, plot_result_image, one_hot
# 从utils.py中导入定义的工具
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset
import matplotlib.pyplot as plt
首先开始导入数据
batch_size = 512
# 同时并行处理512张图片
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST('mnist data', train=True, download=False,
# 更改download=True,以在线下载
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
# numpy数据转换为Tensor格式
torchvision.transforms.Normalize(
# 正则化
(0.1307,), (0.3081,)
# 设置参数,使数据均匀分布在0,1附近,以方便优化
)
])),
batch_size=batch_size, shuffle=True
# shuffle=True:随机打散
)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.MNIST('mnist data', train=False, download=False,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
(0.1307,), (0.3081,)
)
])),
batch_size=batch_size, shuffle=True)
下面开始构建神经网络
x, y = next(iter(train_loader))
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 准备构建三层神经网络,每一层都是xw+b函数
self.fc1 = nn.Linear(28*28, 256)
# 构建线性层
# 初始图片的像素是28*28,默认是从“大层到小层”的过程
self.fc2 = nn.Linear(256, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 10)
# 由于是十分类问题,因此最终输出是10个
def forward(self, x):
# 创建计算过程
# x:[batch, 1, 28, 28]
# 本次使用relu作为激活函数
x = F.relu(self.fc1(x))
# h1 = relu(xw + b1)
x = F.relu(self.fc2(x))
# h2 = relu(h1w2 + b2)
# h3 = h2w3 + b3
x = F.softmax(self.fc3(x))
# 分类问题,可以加入softmax函数
return x
# 返回预测值
下节将介绍训练和测试部分
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