【Pytorch+torchvision】MNIST手写数字识别

深度学习入门项目，含代码详细解析

在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。 MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于培训，10,000张用于测试。图像是灰度（即通道数为1），28x28像素，并且居中的，以减少预处理和加快运行。

1.整体代码

2.代码解析

2.1参数设置

2.2数据集

2.3查看测试数据

2.4定义卷积神经网络编辑

2.5初始化网络与优化器

3.实验结果

1.整体代码

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn as nn #torch.nn层中包含可训练的参数
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
#注意下面两行在matplotlib使用上出错时，加上可不出错
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'

n_epochs = 3 #epoch的数量定义了将循环整个训练数据集的次数
batch_size_train = 64 #每次投喂的样本数量
batch_size_test = 1000
learning_rate = 0.01
momentum = 0.5 #优化器的超参数
log_interval = 10
random_seed = 1
torch.manual_seed(random_seed) #对于可重复的实验，须为任何使用随机数产生的东西设置随机种子
#训练集数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
  torchvision.datasets.MNIST('./data/', train=True, download=True, #加载该数据集(download=True)
                             transform=torchvision.transforms.Compose([
                               torchvision.transforms.ToTensor(),
                               torchvision.transforms.Normalize(
                                 (0.1307,), (0.3081,))
                             ])), #Normalize()转换使用的值0.1307和0.3081是该数据集的全局平均值和标准偏差，这里将它们作为给定值
  batch_size=batch_size_train, shuffle=True)
#测试集数据
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
  torchvision.datasets.MNIST('./data/', train=False, download=True,
                             transform=torchvision.transforms.Compose([
                               torchvision.transforms.ToTensor(),
                               torchvision.transforms.Normalize(
                                 (0.1307,), (0.3081,))
                             ])),
  batch_size=batch_size_test, shuffle=True) #使用size=1000对这个数据集进行测试
#查看一批测试数据由什么组成
examples = enumerate(test_loader) #enumerate指循环，类似for
batch_idx, (example_data, example_targets) = next(examples) #example_targets是图片实际对应的数字标签，example_data是指图片本身数据
print(example_targets)
print(example_data.shape) #输出torch.Size([1000, 1, 28, 28])，意味着我们有1000个例子的28x28像素的灰度(即没有rgb通道)

#定义卷积神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # batch*1*28*28（每次会送入batch个样本，输入通道数1（黑白图像），图像分辨率是28x28）
        # 下面的卷积层Conv2d的第一个参数指输入通道数，第二个参数指输出通道数（即用了几个卷积核），第三个参数指卷积核的大小
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) #因为图像为黑白的，所以输入通道为1,此时输出数据大小变为28-5+1=24.所以batchx1x28x28 -> batchx10x24x24
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) #第一个卷积层的输出通道数等于第二个卷积层是输入通道数。
        self.conv2_drop = nn.Dropout2d() #在前向传播时，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征
        self.fc1 = nn.Linear(320, 50) #由于下部分前向传播处理后，输出数据为20x4x4=320，传递给全连接层。# 输入通道数是320，输出通道数是50
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)#输入通道数是50，输出通道数是10，（即10分类（数字1-9），最后结果需要分类为几个就是几个输出通道数）。全连接层（Linear）：y=x乘A的转置+b
    def forward(self, x):
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) # batch*10*24*24 -> batch*10*12*12（2*2的池化层会减半，步长为2）（激活函数ReLU不改变形状）
        x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2)) #此时输出数据大小变为12-5+1=8（卷积核大小为5）（2*2的池化层会减半）。所以 batchx10x12x12 -> batchx20x4x4。
        x = x.view(-1, 320) # batch*20*4*4 -> batch*320
        x = F.relu(self.fc1(x)) #进入全连接层
        x = F.dropout(x, training=self.training) #减少遇到过拟合问题，dropout层是一个很好的规范模型。
        x = self.fc2(x)
        #计算log(softmax(x))
        return F.log_softmax(x)
#初始化网络和优化器
#如果我们使用GPU进行训练，应使用例如network.cuda()将网络参数发送给GPU。将网络参数传递给优化器之前，将它们传输到适当的设备很重要，否则优化器无法以正确的方式跟踪它们。
network = Net()
optimizer = optim.SGD(network.parameters(), lr=learning_rate,
                      momentum=momentum)
train_losses = []
train_counter = []
test_losses = []
test_counter = [i*len(train_loader.dataset) for i in range(n_epochs + 1)]
#每个epoch对所有训练数据进行一次迭代。加载单独批次由DataLoader处理
#训练函数
def train(epoch):
    network.train() #在训练模型时会在前面加上
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad() #使用optimizer.zero_grad()手动将梯度设置为零，因为PyTorch在默认情况下会累积梯度
        output = network(data) #生成网络的输出(前向传递)
        loss = F.nll_loss(output, target) #计算输出（output）与真值标签（target）之间的负对数概率损失
        loss.backward() #对损失反向传播
        optimizer.step() #收集一组新的梯度，并使用optimizer.step()将其传播回每个网络参数
        if batch_idx % log_interval == 0: #log_interval=10，每10次投喂后输出一次
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                       100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
            train_losses.append(loss.item()) #添加进训练损失列表中
            train_counter.append(
                (batch_idx * 64) + ((epoch - 1) * len(train_loader.dataset)))
            #神经网络模块以及优化器能够使用.state_dict()保存和加载它们的内部状态。这样，如果需要，我们就可以继续从以前保存的状态dict中进行训练——只需调用.load_state_dict(state_dict)。
            torch.save(network.state_dict(), './model.pth')
            torch.save(optimizer.state_dict(), './optimizer.pth')


train(1)

#测试函数。总结测试损失，并跟踪正确分类的数字来计算网络的精度。
def test():
    network.eval() #在测试模型时在前面使用
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad(): #使用上下文管理器no_grad()，我们可以避免将生成网络输出的计算结果存储在计算图（计算过程的构建，以便梯度反向传播等操作）中。（with是使用的意思）
        for data, target in test_loader:
            output = network(data) #生成网络的输出(前向传递)
            # 将一批的损失相加
            test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item() #NLLLoss 的输入是一个对数概率向量和一个目标标签
            pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] ## 找到概率最大的下标
            correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).sum() #预测正确的数量相加
    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    test_losses.append(test_loss)
    print('\nTest set: Avg. loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

test()

#我们将在循环遍历n_epochs之前手动添加test()调用，以使用随机初始化的参数来评估我们的模型。
for epoch in range(1, n_epochs + 1):
  train(epoch)
  test()

#评估模型的性能，画损失曲线
fig = plt.figure()
plt.plot(train_counter, train_losses, color='blue')
plt.scatter(test_counter, test_losses, color='red')
plt.legend(['Train Loss', 'Test Loss'], loc='upper right')
plt.xlabel('number of training examples seen')
plt.ylabel('negative log likelihood loss')
plt.show()

#输出自己找的测试图片，比较模型的输出。
examples = enumerate(test_loader)
batch_idx, (example_data, example_targets) = next(examples)
with torch.no_grad():
  output = network(example_data)
fig1 = plt.figure()
for i in range(6):
  plt.subplot(2,3,i+1)
  plt.tight_layout()
  plt.imshow(example_data[i][0], cmap='gray', interpolation='none')
  plt.title("Prediction: {}".format(
    output.data.max(1, keepdim=True)[1][i].item()))
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])
plt.show()

#继续对网络进行训练，并看看如何从第一次培训运行时保存的state_dicts中继续进行训练。我们将初始化一组新的网络和优化器。
continued_network = Net()
continued_optimizer = optim.SGD(network.parameters(), lr=learning_rate,
                                momentum=momentum)

network_state_dict = torch.load('model.pth') #见左侧项目列表，有该文件
continued_network.load_state_dict(network_state_dict) #使用.load_state_dict()，我们现在可以加载网络的内部状态，并在最后一次保存它们时优化它们。
optimizer_state_dict = torch.load('optimizer.pth') #见左侧项目列表，有该文件
continued_optimizer.load_state_dict(optimizer_state_dict)
#同样，运行一个训练循环应该立即恢复我们之前的训练。为了检查这一点，我们只需使用与前面相同的列表来跟踪损失值
for i in range(4,9):
  test_counter.append(i*len(train_loader.dataset))
  train(i)
  test()
#我们再次看到测试集的准确性从一个epoch到另一个epoch有了(运行更慢的，慢的多了)提高。
#输出自己找的测试图片，比较模型的输出。
examples = enumerate(test_loader)
batch_idx, (example_data, example_targets) = next(examples)
with torch.no_grad():
  output = network(example_data)
fig1 = plt.figure()
for i in range(6):
  plt.subplot(2,3,i+1)
  plt.tight_layout()
  plt.imshow(example_data[i][0], cmap='gray', interpolation='none')
  plt.title("Prediction: {}".format(
    output.data.max(1, keepdim=True)[1][i].item()))
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])
plt.show()