pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证

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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MLP并在MNIST数据集上验证相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

写在前面

由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作。

实验要求

熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练

环境配置

实验环境如下:

  • Win10
  • python3.8
  • Anaconda3
  • Cuda10.2 + cudnn v7
  • GPU : NVIDIA GeForce MX250

配置环境的过程中遇到了一些问题,解决方案如下:

  1. anaconda下载过慢

    使用清华镜像源,直接百度搜索即可

  2. pytorch安装失败

    这里我首先使用的是pip的安装方法,失败多次后尝试了使用anaconda,然后配置了清华镜像源,最后成功。参考的教程如下:
    win10快速安装pytorch,清华镜像源

    当然也可以直接去pytorch官网下载所需版本的whl文件,然后手动pip安装。由于这种方式我已经学会了,为了学习anaconda,所以没有采用这种方式。具体方式可以百度如何使用whl。顺便贴下pytorch的whl的下载页面

注意:pytorch的版本是要严格对应是否使用GPU、python版本、cuda版本的,如需手动下载pytorch的安装包,需搞懂其whl文件的命名格式

另外还学习了anaconda的一些基本操作与原理,参考如下:
Anaconda完全入门指南

实验过程

最终代码见github:hit-deeplearning-1

首先设置一些全局变量,加载数据。batch_size决定了每次向网络中输入的样本数,epoch决定了整个数据集的迭代次数,具体作用与大小如何调整可参考附录中的博客。

将数据读入,如果数据不存在于本地,则可以自动从网上下载,并保存在本地的data文件夹下。

#一次取出的训练样本数
batch_size = 16
# epoch 的数目
n_epochs = 10

#读取数据
train_data = datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True,transform=transforms.ToTensor())
test_data = datasets.MNIST(root="./data", train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
#创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)

接下来是创建MLP模型,关于如何创建一个模型,可以参考附录中的博客,总之创建模型模板,训练模板都是固定的。

其中LinearviewCrossEntropyLossSGD的用法需重点关注。查看官方文档或博客解决。

这两条语句将数据放到了GPU上,同理测试的时候也要这样做。

data = data.cuda()
target = target.cuda()
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        #继承自父类
        super(MLP, self).__init__()
        #创建一个三层的网络
        #输入的28*28为图片大小,输出的10为数字的类别数
        hidden_first = 512
        hidden_second = 512
        self.first = nn.Linear(in_features=28*28, out_features=hidden_first)
        self.second = nn.Linear(in_features=hidden_first, out_features=hidden_second)
        self.third = nn.Linear(in_features=hidden_second, out_features=10)

    def forward(self, data):
        #先将图片数据转化为1*784的张量
        data = data.view(-1, 28*28)
        data = F.relu(self.first(data))
        data = F.relu((self.second(data)))
        data = F.log_softmax(self.third(data), dim = 1)

        return data

def train():
    # 定义损失函数和优化器
    lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda()
    #lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.01)
    # 开始训练
    for epoch in range(n_epochs):
        train_loss = 0.0
        for data, target in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            #将数据放至GPU并计算输出
            data = data.cuda()
            target = target.cuda()
            output = model(data)
            #计算误差
            loss = lossfunc(output, target)
            #反向传播
            loss.backward()
            #将参数更新至网络中
            optimizer.step()
            #计算误差
            train_loss += loss.item() * data.size(0)
        train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
        print(‘Epoch:  {}  	Training Loss: {:.6f}‘.format(epoch + 1, train_loss))
        # 每遍历一遍数据集,测试一下准确率
        test()
    #最后将模型保存
    path = "model.pt"
    torch.save(model, path)

test程序不再贴出,直接调用了一个很常用的test程序。

最后是主程序,在这里将模型放到GPU上。

model = MLP()
#将模型放到GPU上
model = model.cuda()
train()

实验结果

实验结果如下,可以看到,当对数据迭代训练十次时,准确率已经可以达到97%

技术图片

分别运行了两次,第一次没有使用cuda加速,第二次使用了cuda加速,任务管理器分别显示如下:

技术图片

技术图片

可以看到,未使用cuda加速时,cpu占用率达到了100%,而GPU的使用率为0;而使用cuda加速时,cpu占用率只有49%,而GPU使用率为1%。这里GPU使用率较低的原因很多,比如我程序中batch_size设置的较小,另外只将数据和模型放到了GPU上,cpu上仍有部分代码与数据。经简单测试,使用cuda的训练时间在2:30左右,不使用cuda的训练时间在3:40左右。

参考博客

使用Pytorch构建MLP模型实现MNIST手写数字识别

如何创建自定义模型

pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义网络层

epoch和batch是什么

深度学习 | 三个概念:Epoch, Batch, Iteration

如何用GPU加速

从头学pytorch(十三):使用GPU做计算

PyTorch如何使用GPU加速(CPU与GPU数据的相互转换)

保存模型

PyTorch模型保存与加载

以上是关于pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

用pytorch实现多层感知机(MLP)(全连接神经网络FC)分类MNIST手写数字体的识别

PyTorch基于CNN的手写数字识别(在MNIST数据集上训练)

翻译: 4.2. 从零开始实现多层感知器MLP pytorch

图像分类基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别(单向LSTM,附完整代码和数据集)

深度学习MLP/LeNet/AlexNet/GoogLeNet/ResNet在三个不同数据集上的分类效果实践

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