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news 2025/9/17 15:39:47

做外贸铝材哪个网站比较好,济南专业网站建设咨询,网站建设空间,企业网站做的比较好构建卷积神经网络卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致全连接层：batch784，各个像素点之间都是没有联系的。卷积层：batch12828，各个像素点之间是有联系的。 impor…

构建卷积神经网络

卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致

全连接层：batch784，各个像素点之间都是没有联系的。
卷积层：batch12828，各个像素点之间是有联系的。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets,transforms 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

首先读取数据

分别构建训练集和测试集（验证集）
DataLoader来迭代取数据

# 定义超参数 
input_size = 28  #图像的总尺寸28*28
num_classes = 10  #标签的种类数
num_epochs = 3  #训练的总循环周期
batch_size = 64  #一个撮（批次）的大小，64张图片# 训练集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',  train=True,   transform=transforms.ToTensor(),  download=True) # 测试集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())# 构建batch数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

卷积网络模块构建

一般卷积层，relu层，池化层可以写成一个套餐
注意卷积最后结果还是一个特征图，需要把图转换成向量才能做分类或者回归任务

图像是二维卷积 conv2
视频是三维卷积 conv3
单向量是一维卷积 conv1
官网有关conv2d的输出宽度和长度的计算公式
在这里插入图片描述

class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(         # 输入大小 (1, 28, 28)nn.Conv2d(in_channels=1,              # 1：灰度图；3：RGBout_channels=16,            # 要得到几多少个特征图,即是卷积核的个数 kernel_size=5,              # 卷积核大小stride=1,                   # 步长padding=2,                  # 如果希望卷积后大小跟原来一样，需要设置padding=(kernel_size-1)/2 if stride=1),                              # 输出的特征图为 (16, 28, 28)nn.ReLU(),                      # relu层nn.MaxPool2d(kernel_size=2),    # 进行池化操作（2x2 区域）, 输出结果为： (16, 14, 14))self.conv2 = nn.Sequential(         # 下一个套餐的输入 (16, 14, 14)nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),     # 输出 (32, 14, 14)nn.ReLU(),                      # relu层nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2),                # 输出 (32, 7, 7))self.conv3 = nn.Sequential(         # 下一个套餐的输入 (32, 7, 7)nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),     # 输出 (64, 7, 7)nn.ReLU(),             # 输出 (64, 7, 7))self.out = nn.Linear(64 * 7 * 7, 10)   # 全连接层得到的结果def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = self.conv3(x)x = x.view(x.size(0), -1)           # flatten操作，结果为：(batch_size, 64 * 7 * 7)output = self.out(x)return output

准确率作为评估标准

def accuracy(predictions, labels):pred = torch.max(predictions.data, 1)[1] rights = pred.eq(labels.data.view_as(pred)).sum() return rights, len(labels)

训练网络模型

# 实例化
net = CNN() 
#损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss() 
#优化器
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #定义优化器，普通的随机梯度下降算法#开始训练循环
for epoch in range(num_epochs):#当前epoch的结果保存下来train_rights = [] for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):  #针对容器中的每一个批进行循环net.train()                             output = net(data) loss = criterion(output, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() right = accuracy(output, target) train_rights.append(right) if batch_idx % 100 == 0: net.eval() val_rights = [] for (data, target) in test_loader:output = net(data) right = accuracy(output, target) val_rights.append(right)#准确率计算train_r = (sum([tup[0] for tup in train_rights]), sum([tup[1] for tup in train_rights]))val_r = (sum([tup[0] for tup in val_rights]), sum([tup[1] for tup in val_rights]))print('当前epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\t损失: {:.6f}\t训练集准确率: {:.2f}%\t测试集正确率: {:.2f}%'.format(epoch, batch_idx * batch_size, len(train_loader.dataset),100. * batch_idx / len(train_loader), loss.data, 100. * train_r[0].numpy() / train_r[1], 100. * val_r[0].numpy() / val_r[1]))