PyTorch实现手写数字识别
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PyTorch实现手写数字识别相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
PyTorch实现手写数字识别
使用Pytorch实现手写数字识别
学习目标
- 知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建
- 知道Pytorch中激活函数的使用方法
- 知道Pytorch中
torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用 - 知道如何训练模型和如何评估模型
1. 思路和流程分析
流程：
- 准备数据，这些需要准备DataLoader
- 构建模型，这里可以使用torch构造一个深层的神经网络
- 模型的训练
- 模型的保存，保存模型，后续持续使用
- 模型的评估，使用测试集，观察模型的好坏
2. 准备训练集和测试集
准备数据集的方法前面已经讲过，但是通过前面的内容可知，调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象,需要对其进行处理
为了进行数据的处理，接下来学习torchvision.transfroms的方法
2.1 torchvision.transforms的图形数据处理方法
2.1.1 torchvision.transforms.ToTensor
把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]
其中(H,W,C)意思为(高，宽，通道数)，黑白图片的通道数只有1，其中每个像素点的取值为[0,255],彩色图片的通道数为(R,G,B),每个通道的每个像素点的取值为[0,255]，三个通道的颜色相互叠加，形成了各种颜色
示例如下：
from torchvision import transforms
import numpy as np
data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data.reshape(2,2,3)
print(img.shape)
img_tensor = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor
print(img_tensor)
print(img_tensor.shape)
输出如下：
shape:(2, 2, 3)
img_tensor:tensor([[[215, 171],
[ 34, 12]],
[[229, 87],
[ 15, 237]],
[[ 10, 55],
[ 72, 204]]], dtype=torch.int32)
new shape:torch.Size([3, 2, 2])
注意：
transforms.ToTensor对象中有__call__方法，所以可以对其示例能够传入数据获取结果
2.1.2 torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
给定均值：mean，shape和图片的通道数相同(指的是每个通道的均值)，方差：std，和图片的通道数相同(指的是每个通道的方差)，将会把Tensor规范化处理。
即：Normalized_image=(image-mean)/std。
例如：
from torchvision import transforms
import numpy as np
import torchvision
data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data.reshape(2,2,3)
img = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor
print(img)
print("*"*100)
norm_img = transforms.Normalize((10,10,10), (1,1,1))(img) #进行规范化处理
print(norm_img)
输出如下：
tensor([[[177, 223],
[ 71, 182]],
[[153, 120],
[173, 33]],
[[162, 233],
[194, 73]]], dtype=torch.int32)
***************************************************************************************
tensor([[[167, 213],
[ 61, 172]],
[[143, 110],
[163, 23]],
[[152, 223],
[184, 63]]], dtype=torch.int32)
注意：在sklearn中，默认上式中的std和mean为数据每列的std和mean，sklearn会在标准化之前算出每一列的std和mean。
但是在api：Normalize中并没有帮我们计算，所以我们需要手动计算
-
当mean为全部数据的均值，std为全部数据的std的时候，才是进行了标准化。
-
如果mean(x)不是全部数据的mean的时候，std(y)也不是的时候，Normalize后的数据分布满足下面的关系
2.1.3 torchvision.transforms.Compose(transforms)
将多个transform组合起来使用。
例如
transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(), #先转化为Tensor
torchvision.transforms.Normalize(mean,std) #在进行正则化
])
2.2 准备MNIST数据集的Dataset和DataLoader
准备训练集
import torchvision
#准备数据集，其中0.1307，0.3081为MNIST数据的均值和标准差，这样操作能够对其进行标准化
#因为MNIST只有一个通道（黑白图片）,所以元组中只有一个值
dataset = torchvision.datasets.MNIST('/data', train=True, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
(0.1307,), (0.3081,))
]))
#准备数据迭代器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)
准备测试集
import torchvision
#准备数据集，其中0.1307，0.3081为MNIST数据的均值和标准差，这样操作能够对其进行标准化
#因为MNIST只有一个通道（黑白图片）,所以元组中只有一个值
dataset = torchvision.datasets.MNIST('/data', train=False, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
(0.1307,), (0.3081,))
]))
#准备数据迭代器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)
3. 构建模型
补充：全连接层：当前一层的神经元和前一层的神经元相互链接，其核心操作就是 y = w x y = wx y=wx，即矩阵的乘法，实现对前一层的数据的变换
模型的构建使用了一个三层的神经网络，其中包括两个全连接层和一个输出层，第一个全连接层会经过激活函数的处理，将处理后的结果交给下一个全连接层，进行变换后输出结果
那么在这个模型中有两个地方需要注意：
- 激活函数如何使用
- 每一层数据的形状
- 模型的损失函数
3.1 激活函数的使用
前面介绍了激活函数的作用，常用的激活函数为Relu激活函数，他的使用非常简单
Relu激活函数由import torch.nn.functional as F提供，F.relu(x)即可对x进行处理
例如：
In [30]: b
Out[30]: tensor([-2, -1, 0, 1, 2])
In [31]: import torch.nn.functional as F
In [32]: F.relu(b)
Out[32]: tensor([0, 0, 0, 1, 2])
3.2 模型中数据的形状（【添加形状变化图形】）
- 原始输入数据为的形状:
[batch_size,1,28,28] - 进行形状的修改：
[batch_size,28*28],(全连接层是在进行矩阵的乘法操作) - 第一个全连接层的输出形状：
[batch_size,28]，这里的28是个人设定的，你也可以设置为别的 - 激活函数不会修改数据的形状
- 第二个全连接层的输出形状：
[batch_size,10],因为手写数字有10个类别
构建模型的代码如下：
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
class MnistNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MnistNet,self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28*28*1,28) #定义Linear的输入和输出的形状
self.fc2 = nn.Linear(28,10) #定义Linear的输入和输出的形状
def forward(self,x):
x = x.view(-1,28*28*1) #对数据形状变形，-1表示该位置根据后面的形状自动调整
x = self.fc1(x) #[batch_size,28]
x = F.relu(x) #[batch_size,28]
x = self.fc2(x) #[batch_size,10]
可以发现：pytorch在构建模型的时候形状上并不会考虑batch_size
3.3 模型的损失函数
首先，我们需要明确，当前我们手写字体识别的问题是一个多分类的问题，所谓多分类对比的是之前学习的2分类
回顾之前的课程，我们在逻辑回归中，我们使用sigmoid进行计算对数似然损失，来定义我们的2分类的损失。
-
在2分类中我们有正类和负类，正类的概率为 P ( x ) = 1 1 + e − x = e x 1 + e x P(x) = \\frac{1}{1+e^{-x}} = \\frac{e^x}{1+e^x} P(x)=1+e−x1=1+exex,那么负类的概率为 1 − P ( x ) 1-P(x) 1−P(x)
-
将这个结果进行计算对数似然损失 − ∑ y l o g ( P ( x ) ) -\\sum y log(P(x)) −∑ylog(P(x))就可以得到最终的损失
那么在多分类的过程中我们应该怎么做呢？
-
多分类和2分类中唯一的区别是我们不能够再使用sigmoid函数来计算当前样本属于某个类别的概率，而应该使用softmax函数。
-
softmax和sigmoid的区别在于我们需要去计算样本属于每个类别的概率，需要计算多次，而sigmoid只需要计算一次
softmax的公式如下：
σ
(
z
)
j
=
e
z
j
∑
k
=
1
K
e
z
K
,
j
=
1
⋯
k
\\sigma(z)_j = \\frac{e^{z_j}}{\\sum^K_{k=1}e^{z_K}} ,j=1 \\cdots k
σ(z)j=∑k=1KezKezj,j=1⋯k
例如下图：
假如softmax之前的输出结果是2.3, 4.1, 5.6,那么经过softmax之后的结果是多少呢？
Y
1
=
e
2.3
e
2.3
+
e
4.1
+
e
5.6
Y
2
=
e
4.1
e
2.3
+
e
4.1
+
e
5.6
Y
3
=
e
5.6
e
2.3
+
e
4.1
+
e
5.6
Y1 = \\frac{e^{2.3}}{e^{2.3}+e^{4.1}+e^{5.6}} \\\\ Y2 = \\frac{e^{4.1}}{e^{2.3}+e^{4.1}+e^{5.6}} \\\\ Y3 = \\frac{e^{5.6}}{e^{2.3}+e^{4.1}+e^{5.6}} \\\\
Y1=e2.3+e4.1+e5.6e2.3Y2=e2.3+e4.1+e5.6e4.1Y3=e2.3+e4.1+e5.6e5.6
对于这个softmax输出的结果，是在[0,1]区间，我们可以把它当做概率
和前面2分类的损失一样，多分类的损失只需要再把这个结果进行对数似然损失的计算即可
即：
最后，会计算每个样本的损失，即上式的平均值
我们把softmax概率传入对数似然损失得到的损失函数称为交叉熵损失
在pytorch中有两种方法实现交叉熵损失
-
criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(input,target) -
#1. 对输出值计算softmax和取对数 output = F.log_softmax(x,dim=-1) #2. 使用torch中带权损失 loss = F.nll_loss(output,target)
带权损失定义为： l n = − ∑ w i x i l_n = -\\sum w_{i} x_{i} ln=−∑wixi，其实就是把 l o g ( P ) log(P) log(P)作为 x i x_i xi,把真实值Y作为权重。
4. 模型的训练
训练的流程：
- 实例化模型，设置模型为训练模式
- 实例化优化器类，实例化损失函数
- 获取，遍历dataloader
- 梯度置为0
- 进行向前计算
- 计算损失
- 反向传播
- 更新参数
mnist_net = MnistNet()
optimizer = optim.Adam(mnist_net.parameters(),lr= 0.001)
def train以上是关于PyTorch实现手写数字识别的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
AI常用框架和工具丨13. PyTorch实现基于CNN的手写数字识别