Pytorch实现卷积神经网络CNN

Posted 2020-10-07 yangmang

Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上，所以Pytorch也吸引了很多人的关注。之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用来做对比。

下面我们就开始用Pytorch实现CNN。

step 0 导入需要的包

1 import torch 
2 import torch.nn as nn
3 from torch.autograd import Variable
4 import torch.utils.data as data
5 import matplotlib.pyplot as plt

 

step 1  数据预处理

这里需要将training data转化成torch能够使用的DataLoader，这样可以方便使用batch进行训练。

 1 import torchvision  #数据库模块
 2 
 3 torch.manual_seed(1) #reproducible
 4 
 5 #Hyper Parameters
 6 EPOCH = 1
 7 BATCH_SIZE = 50
 8 LR = 0.001
 9 
10 train_data = torchvision.datasets.MNIST(
11     root=\'/mnist/\', #保存位置
12     train=True, #training set
13     transform=torchvision.transforms.ToTensor(), #converts a PIL.Image or numpy.ndarray 
14                                         #to torch.FloatTensor(C*H*W) in range(0.0,1.0)
15     download=True
16 )
17 
18 test_data = torchvision.datasets.MNIST(root=\'/MNIST/\')
19 #如果是普通的Tensor数据，想使用torch_dataset = data.TensorDataset(data_tensor=x, target_tensor=y)
20 #将Tensor转换成torch能识别的dataset
21 #批训练， 50 samples, 1 channel, 28*28, (50, 1, 28 ,28)
22 train_loader = data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
23 
24 test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1), volatile=True).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.
25 test_y = test_data.test_lables[:2000]

 

step 2 定义网络结构

需要指出的几个地方：1）class CNN需要继承Module ; 2)需要调用父类的构造方法：super(CNN, self).__init__()  ；3）在Pytorch中激活函数Relu也算是一层layer； 4）需要实现forward()方法，用于网络的前向传播，而反向传播只需要调用Variable.backward()即可。

 1 class CNN(nn.Module):
 2     def __init__(self):
 3         super(CNN, self).__init__()
 4         self.conv1 = nn.Sequential( #input shape (1,28,28)
 5             nn.Conv2d(in_channels=1, #input height 
 6                       out_channels=16, #n_filter
 7                      kernel_size=5, #filter size
 8                      stride=1, #filter step
 9                      padding=2 #con2d出来的图片大小不变
10                      ), #output shape (16,28,28)
11             nn.ReLU(),
12             nn.MaxPool2d(kernel_size=2) #2x2采样，output shape (16,14,14)
13               
14         )
15         self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2), #output shape (32,7,7)
16                                   nn.ReLU(),
17                                   nn.MaxPool2d(2))
18         self.out = nn.Linear(32*7*7,10)
19         
20     def forward(self, x):
21         x = self.conv1(x)
22         x = self.conv2(x)
23         x = x.view(x.size(0), -1) #flat (batch_size, 32*7*7)
24         output = self.out(x)
25         return output

 

step 3 查看网络结构

使用print(cnn)可以看到网络的结构详细信息，ReLU()真的是一层layer。

1 cnn = CNN()
2 print(cnn)

step 4 训练

指定optimizer，loss function，需要特别指出的是记得每次反向传播前都要清空上一次的梯度，optimizer.zero_grad()。

 1 #optimizer
 2 optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=LR)
 3 
 4 #loss_fun
 5 loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
 6 
 7 #training loop
 8 for epoch in range(EPOCH):
 9     for i, (x, y) in enumerate(train_loader):
10         batch_x = Variable(x)
11         batch_y = Variable(y)
12         #输入训练数据
13         output = cnn(batch_x)
14         #计算误差
15         loss = loss_func(output, batch_y)
16         #清空上一次梯度
17         optimizer.zero_grad()
18         #误差反向传递
19         loss.backward()
20         #优化器参数更新
21         optimizer.step()

 

step 5 预测结果

1 test_output =cnn(test_x[:10])
2 pred_y = torch.max(test_output,1)[1].data.numpy().squeeze()
3 print(pred_y, \'prediction number\')
4 print(test_y[:10])

 

 

reference:

莫凡python pytorch 教程