「深度学习一遍过」必修20：基于AlexNet的MNIST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「深度学习一遍过」必修20：基于AlexNet的MNIST手写数字识别相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。
专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 

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项目心得

项目代码 

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Classic_model_examples/2012_AlexNet_MNIST at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHubhttps://github.com/zhao302014/Classic_model_examples/tree/main/2012_AlexNet_MNIST

项目心得

  • 2012 年——AlexNet：这是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。该项目自己搭建了 AlexNet 网络并在 MNIST 手写数字识别项目中得到了应用。（注：MNIST 手写数字识别数据集是单通道的，在该项目中用 numpy 库将图片依次转换为 3 通道在进行处理）

项目代码 

net.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# ------------------------------------------------- #
#      作者：赵泽荣
#      时间：2021年9月9日（农历八月初三）
#      个人站点：1.https://zhao302014.github.io/
#              2.https://blog.csdn.net/IT_charge/
#      个人GitHub地址：https://github.com/zhao302014
# ------------------------------------------------- #
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

# --------------------------------------------------------------------------------- #
#  自己搭建一个 AlexNet 模型结构
#   · 提出时间：2012 年
#   · 比起 LeNet-5 具有更深的网络结构
#   · 使用 Dropout 抑制过拟合
#   · 使用 Relu 替换 LeNet-5 的 sigmoid 的作为激活函数
#   · 当年论文中提到使用多 GPU 进行训练，但现如今随着硬件性能提升，该代码使用单 GPU 进行训练
#   · 基准 AlexNet 截止到下述代码的 f8 层；由于本实例是手写数字识别（10分类问题），故再后续了一层全连接层
# --------------------------------------------------------------------------------- #
class MyAlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyAlexNet, self).__init__()
        self.c1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=48, kernel_size=11, stride=4, padding=2)    # (224 - 11 + 2*2) / 4 + 1 = 55
        self.ReLU = nn.ReLU()
        self.c2 = nn.Conv2d(in_channels=48, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=2)   # (55 - 5 + 2*2) / 1 + 1 = 55
        self.s2 = nn.MaxPool2d(2)
        self.c3 = nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=192, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # (27 - 3 + 2*1) / 1 + 1 = 27
        self.s3 = nn.MaxPool2d(2)
        self.c4 = nn.Conv2d(in_channels=192, out_channels=192, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # (13 - 3 + 2*1) / 1 + 1 = 13
        self.c5 = nn.Conv2d(in_channels=192, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # (13 - 3 + 2*1) / 1 + 1 = 13
        self.s5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.f6 = nn.Linear(4608, 2048)
        self.f7 = nn.Linear(2048, 2048)
        self.f8 = nn.Linear(2048, 1000)
        # 为满足该实例另加 ↓
        self.f9 = nn.Linear(1000, 10)

    def forward(self, x):                   # 输入shape: torch.Size([1, 3, 224, 224])
        x = self.ReLU(self.c1(x))           # shape: torch.Size([1, 48, 55, 55])
        x = self.ReLU(self.c2(x))           # shape: torch.Size([1, 128, 55, 55])
        x = self.s2(x)                      # shape: torch.Size([1, 128, 27, 27])
        x = self.ReLU(self.c3(x))           # shape: torch.Size([1, 192, 27, 27])
        x = self.s3(x)                      # shape: torch.Size([1, 192, 13, 13])
        x = self.ReLU(self.c4(x))           # shape: torch.Size([1, 192, 13, 13])
        x = self.ReLU(self.c5(x))           # shape: torch.Size([1, 128, 13, 13])
        x = self.s5(x)                      # shape: torch.Size([1, 128, 6, 6])
        x = self.flatten(x)                 # shape: torch.Size([1, 4608])
        x = self.f6(x)                      # shape: torch.Size([1, 2048])
        x = F.dropout(x, p=0.5)             # shape: torch.Size([1, 2048])
        x = self.f7(x)                      # shape: torch.Size([1, 2048])
        x = F.dropout(x, p=0.5)             # shape: torch.Size([1, 2048])
        x = self.f8(x)                      # shape: torch.Size([1, 1000])
        x = F.dropout(x, p=0.5)             # shape: torch.Size([1, 1000])
        # 为满足该实例另加 ↓（仍然使用 dropout 防止过拟合）
        x = self.f9(x)                      # shape: torch.Size([1, 10])
        x = F.dropout(x, p=0.5)             # shape: torch.Size([1, 10])
        return x


if __name__ == '__main__':
    x = torch.rand([1, 3, 224, 224])
    model = MyAlexNet()
    y = model(x)

train.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# ------------------------------------------------- #
#      作者：赵泽荣
#      时间：2021年9月9日（农历八月初三）
#      个人站点：1.https://zhao302014.github.io/
#              2.https://blog.csdn.net/IT_charge/
#      个人GitHub地址：https://github.com/zhao302014
# ------------------------------------------------- #
import torch
from torch import nn
from net import MyAlexNet
import numpy as np
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision import datasets, transforms

data_transform = transforms.Compose([
    transforms.Scale(224),    # 缩放图像大小为 224*224
    transforms.ToTensor()     # 仅对数据做转换为 tensor 格式操作
])

# 加载训练数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_transform, download=True)
# 给训练集创建一个数据集加载器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
# 加载测试数据集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=data_transform, download=True)
# 给测试集创建一个数据集加载器
test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# 如果显卡可用，则用显卡进行训练
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

# 调用 net 里定义的模型，如果 GPU 可用则将模型转到 GPU
model = MyAlexNet().to(device)

# 定义损失函数（交叉熵损失）
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义优化器（SGD：随机梯度下降）
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.9)
# 学习率每隔 10 个 epoch 变为原来的 0.1
lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 定义训练函数
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    loss, current, n = 0.0, 0.0, 0
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        # 单通道转为三通道
        X = np.array(X)
        X = X.transpose((1, 0, 2, 3))             # array 转置
        image = np.concatenate((X, X, X), axis=0)
        image = image.transpose((1, 0, 2, 3))     # array 转置回来
        image = torch.tensor(image)               # 将 numpy 数据格式转为 tensor
        # 前向传播
        image, y = image.to(device), y.to(device)
        output = model(image)
        cur_loss = loss_fn(output, y)
        _, pred = torch.max(output, axis=1)
        cur_acc = torch.sum(y == pred) / output.shape[0]
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        cur_loss.backward()
        optimizer.step()
        loss += cur_loss.item()
        current += cur_acc.item()
        n = n + 1
    print('train_loss：' + str(loss / n))
    print('train_acc：' + str(current / n))

# 定义测试函数
def test(dataloader, model, loss_fn):
    # 将模型转换为验证模式
    model.eval()
    loss, current, n = 0.0, 0.0, 0
    # 非训练，推理期用到（测试时模型参数不用更新，所以 no_grad）
    with torch.no_grad():
        for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
            # 单通道转为三通道
            X = np.array(X)
            X = X.transpose((1, 0, 2, 3))  # array 转置
            image = np.concatenate((X, X, X), axis=0)
            image = image.transpose((1, 0, 2, 3))  # array 转置回来
            image = torch.tensor(image)  # 将 numpy 数据格式转为 tensor
            image, y = image.to(device), y.to(device)
            output = model(image)
            cur_loss = loss_fn(output, y)
            _, pred = torch.max(output, axis=1)
            cur_acc = torch.sum(y == pred) / output.shape[0]
            loss += cur_loss.item()
            current += cur_acc.item()
            n = n + 1
        print('test_loss：' + str(loss / n))
        print('test_acc：' + str(current / n))

# 开始训练
epoch = 100
for t in range(epoch):
    lr_scheduler.step()
    print(f"Epoch {t + 1}\\n----------------------")
    train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
    test(test_dataloader, model, loss_fn)
    torch.save(model.state_dict(), "save_model/{}model.pth".format(t))    # 模型保存
print("Done!")

test.py 

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# ------------------------------------------------- #
#      作者：赵泽荣
#      时间：2021年9月9日（农历八月初三）
#      个人站点：1.https://zhao302014.github.io/
#              2.https://blog.csdn.net/IT_charge/
#      个人GitHub地址：https://github.com/zhao302014
# ------------------------------------------------- #
import torch
from net import MyAlexNet
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.transforms import ToPILImage

data_transform = transforms.Compose([
    transforms.Scale(224),     # 缩放图像大小为 224*224
    transforms.ToTensor()      # 仅对数据做转换为 tensor 格式操作
])

# 加载训练数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=data_transform, download=True)
# 给训练集创建一个数据集加载器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
# 加载测试数据集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=data_transform, download=True)
# 给测试集创建一个数据集加载器
test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# 如果显卡可用，则用显卡进行训练
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

# 调用 net 里定义的模型，如果 GPU 可用则将模型转到 GPU
model = MyAlexNet().to(device)
# 加载 train.py 里训练好的模型
model.load_state_dict(torch.load("./save_model/99model.pth"))

# 获取预测结果
classes = [
    "0",
    "1",
    "2",
    "3",
    "4",
    "5",
    "6",
    "7",
    "8",
    "9",
]

# 把 tensor 转成 Image，方便可视化
show = ToPILImage()
# 进入验证阶段
model.eval()
# 对 test_dataset 里 10000 张手写数字图片进行推理
for i in range(len(test_dataset)):
    x, y = test_dataset[i][0], test_dataset[i][1]
    # tensor格式数据可视化
    show(x).show()
    # 扩展张量维度为 4 维
    x = Variable(torch.unsqueeze(x, dim=0).float(), requires_grad=False).to(device)
    # 单通道转为三通道
    x = x.cpu()
    x = np.array(x)
    x = x.transpose((1, 0, 2, 3))          # array 转置
    x = np.concatenate((x, x, x), axis=0)
    x = x.transpose((1, 0, 2, 3))      # array 转置回来
    x = torch.tensor(x).to(device)   # 将 numpy 数据格式转为 tensor，并转回 cuda 格式
    with torch.no_grad():
        pred = model(x)
        # 得到预测类别中最高的那一类，再把最高的这一类对应classes中的哪一个标签
        predicted, actual = classes[torch.argmax(pred[0])], classes[y]
        # 最终输出预测值与真实值
        print(f'Predicted: "{predicted}", Actual: "{actual}"')

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希望本文能帮助您解决您在这方面遇到的问题

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END

 

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