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🍨 本文为🔗365天深度学习练习营中的学习记载博客

🍦 参考文章：365天深度学习练习营-第P1周：完成mnist手写数字辨认（练习营内部成员可读）

🍖 原作者：K同学啊|接教导、项目定制

🏡 我的环境：

语言环境：Python3.6.5
编译器：jupyter lab
深度学习环境：TensorFlow2.4.1
数据集：参与练习营可获取

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一、前期准备

1. 设置GPU

假如设备上支持GPU就运用GPU,否则运用CPU

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

device(type='cuda')

2. 导入数据

运用dataset下载MNIST数据集，并划分好练习集与测验集

运用dataloader加载数据，并设置好根本的batch_size

⭐ torchvision.datasets.MNIST详解

torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，咱们可以经过代码在线下载数据，这儿运用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

函数原型：

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

参数说明：

root (string) ：数据地址
train (string) ：True = 练习集，False = 测验集
download (bool,optional) : 假如为True，从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下。
transform (callable, optional )：这儿的参数挑选一个你想要的数据转化函数，直接完成数据转化
target_transform (callable,optional) ：接受目标并对其进行转换的函数/转换。

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)

📌请在这儿补充关于torch.utils.data.DataLoader的介绍（主张参照torchvision.datasets.MNIST详解）

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)

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其间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

torch.Size([32, 1, 28, 28])

3. 数据可视化

squeeze()函数的功用是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），运用过这个函数后，成果为（5, ）。

import numpy as np
 # 指定图片巨细，图画巨细为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')

二、构建简单的CNN网络

对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其间特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。

nn.Conv2d为卷积层，用于提取图片的特征，传入参数为输入channel，输出channel，池化核巨细

nn.MaxPool2d为池化层，进行下采样，用更高层的抽象表示图画特征，传入参数为池化核巨细

nn.ReLU为激活函数，使模型可以拟合非线性数据

nn.Linear为全衔接层，可以起到特征提取器的作用，最后一层的全衔接层也可以认为是输出层，传入参数为输入特征数和输出特征数（输入特征数由特征提取网络核算得到，假如不会核算可以直接运转网络，报错中会提示输入特征数的巨细，下方网络中第一个全衔接层的输入特征数为1600）

nn.Sequential可以按构造顺序衔接网络，在初始化阶段就设定好网络结构，不需求在前向传达中重新写一遍

import torch.nn.functional as F
num_classes = 10  # 图片的类别数
class Model(nn.Module):
     def __init__(self):
        super().__init__()
         # 特征提取网络
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积,卷积核巨细为3*3
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)                  # 设置池化层，池化核巨细为2*2
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核巨细为3*3   
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) 
        # 分类网络
        self.fc1 = nn.Linear(1600, 64)          
        self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)
     # 前向传达
     def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

加载并打印模型

from torchinfo import summary
# 将模型转移到GPU中（咱们模型运转均在GPU中进行）
model = Model().to(device)
summary(model)

=================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Param #
=================================================================
Model                                    --
├─Conv2d: 1-1                            320
├─MaxPool2d: 1-2                         --
├─Conv2d: 1-3                            18,496
├─MaxPool2d: 1-4                         --
├─Linear: 1-5                            102,464
├─Linear: 1-6                            650
=================================================================
Total params: 121,930
Trainable params: 121,930
Non-trainable params: 0
=================================================================

三、练习模型

1. 设置超参数

loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建丢失函数
learn_rate = 1e-2 # 学习率
opt        = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)

2. 编写练习函数

1. optimizer.zero_grad()

函数会遍历模型的一切参数，经过内置办法截断反向传达的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记载被清空。

2. loss.backward()

PyTorch的反向传达(即tensor.backward())是经过autograd包来完成的，autograd包会依据tensor进行过的数学运算来主动核算其对应的梯度。

具体来说，torch.tensor是autograd包的根底类，假如你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的一切运算，假如你做完运算后运用tensor.backward()，一切的梯度就会主动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad特点里面去。

更具体地说，丢失函数loss是由模型的一切权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的一切上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn特点中就保存了对应的运算，然后在运用loss.backward()后，会一层层的反向传达核算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad特点中。

假如没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

3. optimizer.step()

step()函数的作用是履行一次优化过程，经过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是根据梯度的，所以在履行optimizer.step()函数前应先履行loss.backward()函数来核算梯度。

留意：optimizer只担任经过梯度下降进行优化，而不担任发生梯度，梯度是tensor.backward()办法发生的。

# 练习循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 练习集的巨细，总共60000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）
    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化练习丢失和正确率
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        # 核算预测差错
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 核算网络输出和实在值之间的差距，targets为实在值，核算二者差值即为丢失
        # 反向传达
        optimizer.zero_grad()  # grad特点归零
        loss.backward()        # 反向传达
        optimizer.step()       # 每一步主动更新
        # 记载acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches
    return train_acc, train_loss

3. 编写测验函数

测验函数和练习函数大致相同，但是因为不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需求传入优化器

def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测验集的巨细，总共10000张图片
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
    test_loss, correct = 0, 0
    # 当不进行练习时，中止梯度更新，节约核算内存耗费
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            # 核算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()
    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches
    return test_acc, test_loss

4. 正式练习

1. model.train()

model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

假如模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需求在练习时增加model.train()。model.train()是确保BN层可以用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络衔接来练习更新参数。

2. model.eval()

model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

假如模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测验时增加model.eval()。model.eval()是确保BN层可以用全部练习数据的均值和方差，即测验过程中要确保BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是使用到了一切网络衔接，即不进行随机舍弃神经元。

练习完train样本后，生成的模型model要用来测验样本。在model(test)之前，需求加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不练习，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。

epochs     = 5
train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

Epoch: 1, Train_acc:77.6%, Train_loss:0.744, Test_acc:91.1%，Test_loss:0.284
Epoch: 2, Train_acc:94.1%, Train_loss:0.196, Test_acc:96.2%，Test_loss:0.128
Epoch: 3, Train_acc:96.2%, Train_loss:0.123, Test_acc:97.5%，Test_loss:0.089
Epoch: 4, Train_acc:97.1%, Train_loss:0.094, Test_acc:97.4%，Test_loss:0.078
Epoch: 5, Train_acc:97.5%, Train_loss:0.078, Test_acc:98.0%，Test_loss:0.062
Done

四、成果可视化

import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #疏忽警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显现中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显现负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

Pytorch实战 | 第P1周：实现mnist手写数字识别

一、前期准备

1. 设置GPU

2. 导入数据

3. 数据可视化

二、构建简单的CNN网络

三、练习模型

1. 设置超参数

2. 编写练习函数

3. 编写测验函数

4. 正式练习

四、成果可视化

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一、 前期准备

1. 设置GPU

2. 导入数据

3. 数据可视化

二、构建简单的CNN网络

三、 练习模型

1. 设置超参数

2. 编写练习函数

3. 编写测验函数

4. 正式练习

四、 成果可视化

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三、练习模型

四、成果可视化