Python如何实现Mnist手写数字识别实战项目？

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目录+程序流程分析图：+传播过程：+代码展示：+创建环境+准备数据集+下载数据集+下载测试集+绘制图像+建立神经网络+训练模型+测试模型+保存训练模型+运行结果展示：+程序流程分析

目录

• 程序流程分析图：
• 传播过程：
• 代码展示：
• 创建环境
• 准备数据集
• 下载数据集
• 下载测试集
• 绘制图像
• 搭建神经网络
• 训练模型
• 测试模型
• 保存训练模型
• 运行结果展示：

程序流程分析图：

传播过程：

代码展示：

创建环境

使用<pip install+包名>来下载torch，torchvision包

准备数据集

设置一次训练所选取的样本数Batch_Sized的值为512，训练此时Epochs的值为8

BATCH_SIZE = 512 EPOCHS = 8 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

下载数据集

Normalize()数字归一化，转换使用的值0.1307和0.3081是MNIST数据集的全局平均值和标准偏差，这里我们将它们作为给定值。model

train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([. transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

下载测试集

test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('data', train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

绘制图像

我们可以使用matplotlib来绘制其中的一些图像

examples = enumerate(test_loader) batch_idx, (example_data, example_targets) = next(examples) print(example_targets) print(example_data.shape) print(example_data) import matplotlib.pyplot as plt fig = 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("Ground Truth: {}".format(example_targets[i])) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show()

搭建神经网络

这里我们构建全连接神经网络，我们使用三个全连接(或线性)层进行前向传播。

class linearNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.relu(x) x = self.fc3(x) x = F.log_softmax(x, dim=1) return x

训练模型

首先，我们需要使用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。然后，我们生成网络的输出(前向传递)，并计算输出与真值标签之间的负对数概率损失。现在，我们收集一组新的梯度，并使用optimizer.step()将其传播回每个网络参数。

def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if (batch_idx) % 30 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

测试模型

def test(model, device, test_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() # 将一批的损失相加 pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # 找到概率最大的下标 correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset)))

将训练次数进行循环

if __name__ == '__main__': model = linearNet() optimizer = optim.Adam(model.parameters()) for epoch in range(1, EPOCHS + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test(model, device, test_loader)

保存训练模型

torch.save(model, 'MNIST.pth')

运行结果展示：

分享人：苏云云

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