PyTorch学习实战第四篇：MNIST数据集的读取显示以及全连接实现数字识别

Posted 2022-03-21 非晚非晚

往期相关文章列表：

• 【pytorch学习实战】第一篇：线性回归
• 【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归
• 【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归
• 【PyTorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取、显示以及全连接实现数字识别
• 【pytorch学习实战】第五篇：卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

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文章目录

• 1. MNIST数据集读取并显示
• 2. 全连接实现MNIST数据集手写识别
• 3. 评估数据的显示

1. MNIST数据集读取并显示

MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于训练，10,000张用于测试。图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。

下列代码为读取、显示样本示例，它的步骤为：

• 下面使用torchvision读取数据;
• 然后使用DataLoader加载数据;
• 最后使用matplotlib显示其中6张图片数据和对应的真值。

import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

data_tf = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize([0.5], [0.5])])

batch_size = 32
# 读取测试数据，train=True读取训练数据；train=False读取测试数据
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_tf, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=data_tf)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

examples = enumerate(test_loader) #img&label
batch_idx, (imgs, labels) = next(examples) #读取数据,batch_idx从0开始

print(labels) #读取标签数据
print(labels.shape) #torch.Size([32])，因为batch_size为32

#-------------------------------数据显示--------------------------------------------
#显示6张图片
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
for i in range(6):
  plt.subplot(2,3,i+1)
  plt.tight_layout()
  plt.imshow(imgs[i][0], cmap='gray', interpolation='none')#子显示
  plt.title("Ground Truth: ".format(labels[i])) #显示title
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])

plt.show()

输出：

tensor([7, 2, 1, 0, 4, 1, 4, 9, 5, 9, 0, 6, 9, 0, 1, 5, 9, 7, 3, 4, 9, 6, 6, 5,
        4, 0, 7, 4, 0, 1, 3, 1])
torch.Size([32])

2. 全连接实现MNIST数据集手写识别

在这里使用全连接实现MNIST数据集手写识别，我们这里定义的神经网络输入层为28*28，因为我们处理过的图片像素为28*28，两个隐层分别为300和100，输出层为10，因为我们识别0~9十个数字，需要分为十类。

下列示例中包含的包简介：

• torchvision：图片的预处理。其中transforms是预处理方法，datasets用于具体实现，包括数据集的下载。
• DataLoader：用于加载数据。

下列示例的步骤：

1. 自定义模型：实现了3种模型，我们可以任选其中一个去调用。
2. 数据预处理：使用datasets.MNIST下载和预处理数据。
3. 数据加载：使用DataLoader加载数据。
4. 定义损失函数和优化器：使用交叉熵损失和SGD优化器。
5. 开始训练：这里注意epoch和iter的关系。epoch是整个数据集迭代的次数，而iter是一个batch迭代的次数。感兴趣的可以查看链接。
6. 模型评估：使用测试集评估loss和acc。

from torch import nn

#-------------------------------------自定义模型--------------------------------------
#定义了三个不层次的神经网络模型：简单的FC，加激活函数的FC，加激活函数和批标准化的FC。
#1. 全连接网络层
class simpleNet(nn.Module):
    """
    定义了一个简单的三层全连接神经网络，每一层都是线性的
    """
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(simpleNet, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(in_dim, n_hidden_1)
        self.layer2 = nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2)
        self.layer3 = nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x
# 2. 全连接网络层 +激活层
class Activation_Net(nn.Module):
    """
    在上面的simpleNet的基础上，在每层的输出部分添加了激活函数
    """
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(Activation_Net, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_hidden_1), nn.ReLU(True))
        self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2), nn.ReLU(True))
        self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2, out_dim))
        """
        这里的Sequential()函数的功能是将网络的层组合到一起。
        """

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

# 3. 全连接网络层 + 激活层 + BN 网络层
class Batch_Net(nn.Module):
    """
    在上面的Activation_Net的基础上，增加了一个加快收敛速度的方法——批标准化
    """
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(Batch_Net, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_hidden_1), nn.BatchNorm1d(n_hidden_1), nn.ReLU(True))
        self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2), nn.BatchNorm1d(n_hidden_2), nn.ReLU(True))
        self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2, out_dim))

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

#-------------------------------------超参数定义-------------------------------------
batch_size = 64 #一个batch的size
learning_rate = 0.02
num_epoches = 3 #总样本的迭代次数

#-------------------------------------数据预处理方法--------------------------------------
# transforms.ToTensor()将图片转换成PyTorch中处理的对象Tensor,并且进行标准化（数据在0~1之间）
# transforms.Normalize()做归一化。它进行了减均值，再除以标准差。两个参数分别是均值和标准差
# transforms.Compose()函数则是将各种预处理的操作组合到了一起
data_tf = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize([0.5], [0.5])])

#-------------------------------------数据集的下载器--------------------------------------
#训练和测试集预处理
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_tf, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=data_tf)
#加载数据集
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

#-------------------------------------选择模型--------------------------------------
'''
1. 输入28*28(因为输入的图像像素为28*28)
2. 隐藏层分别为300和100
3. 输出层为10，因为识别的数字为0~9
'''
#下列3个模型可以任选其中之一
model = simpleNet(28 * 28, 300, 100, 10) 
# model = net.Activation_Net(28 * 28, 300, 100, 10)
# model = net.Batch_Net(28 * 28, 300, 100, 10)
if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()

#-------------------------------------定义损失函数和优化器--------------------------------------
#交叉熵和SGD优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss() #softmax与交叉熵一起
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

#-------------------------------------开始训练-------------------------------------
print('Start Training!')
iter = 0 #迭代次数
for epoch in range(num_epoches):
    for data in train_loader:
        img, label = data
        img = img.view(img.size(0), -1)
        if torch.cuda.is_available():
            img = img.cuda()
            label = label.cuda()
        else:
            img = img
            label = label
        out = model(img)
        loss = criterion(out, label)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        iter+=1
        #每迭代50次打印一次
        if iter%50 == 0:
            print('epoch: , iter:, loss: :.4'.format(epoch, iter, loss.data.item()))

#-------------------------------------模型评估-------------------------------------
print('Start eval!')
model.eval()
eval_loss = 0
eval_acc = 0
for data in test_loader:
    img, label = data
    img = img.view(img.size(0), -1)
    if torch.cuda.is_available():
        img = img.cuda()
        label = label.cuda()

    out = model(img)
    loss = criterion(out, label)
    eval_loss += loss.data.item()*label.size(0)
    _, pred = torch.max(out, 1) #onehout编码，dim=1选取最大值
    num_correct = (pred == label).sum()
    eval_acc += num_correct.item()

print('Test Loss: :.6f, Acc: :.6f'.format(eval_loss / (len(test_dataset)), eval_acc / (len(test_dataset))))

输出类似于：

Start Training!
epoch: 0, iter:50, loss: 1.679
epoch: 0, iter:100, loss: 0.9393
epoch: 0, iter:150, loss: 0.6704
epoch: 0, iter:200, loss: 0.5091
epoch: 0, iter:250, loss: 0.4796
epoch: 0, iter:300, loss: 0.4064
......
epoch: 2, iter:2600, loss: 0.3511
epoch: 2, iter:2650, loss: 0.1821
epoch: 2, iter:2700, loss: 0.2803
epoch: 2, iter:2750, loss: 0.2893
epoch: 2, iter:2800, loss: 0.4447
Start eval!
Test Loss: 0.333636, Acc: 0.901900

3. 评估数据的显示

如果想要显示评估的效果，可以结果第1和第2部分的代码，修改评估代码，如下所示：

#-------------------------------------模型评估-------------------------------------
import matplotlib.pyplot as plt

print('Start eval!')
model.eval()
eval_loss = 0
eval_acc = 0
fig = plt.figure()
#batch循环
for i, data in enumerate(test_loader):
    img, label = data
    test_img = img #只用于测试
    img = img.view(img.size(0), -1)
    if torch.cuda.is_available():
        img = img.cuda()
        label = label.cuda()
    out = model(img)
    loss = criterion(out, label)
    eval_loss += loss.data.item()*label.size(0)
    _, pred = torch.max(out, 1)#onehout编码，dim=1选取最大值
    num_correct = (pred == label).sum()
    eval_acc += num_correct.item()

    #挑选单个batch中的6个数据查看
    if i == 0:
        for j in range(6):
            plt.subplot(2,3,j+1)
            plt.tight_layout()
            plt.imshow(test_img[j][0], cmap='gray', interpolation='none')
            plt.title("Prediction: ".format(pred[j]))
            plt.xticks([])
            plt.yticks([])

print('Test Loss: :.6f, Acc: :.6f'.format(eval_loss / (len(test_dataset)), eval_acc / (len(test_dataset))))
plt.show()

评估显示效果如下：

可以看到这6张图片的评估效果都是正确的。