pytorch如何实现MNIST手写体识别-创新互联

小编给大家分享一下pytorch如何实现MNIST手写体识别，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

专业成都网站建设公司，做排名好的好网站，排在同行前面，为您带来客户和效益!创新互联公司为您提供成都网站建设，五站合一网站设计制作，服务好的网站设计公司，成都网站制作、网站设计负责任的成都网站制作公司!

实验环境

pytorch 1.4
Windows 10
python 3.7
cuda 10.1（我笔记本上没有可以使用cuda的显卡）

实验过程

1. 确定我们要加载的库

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision #这里面直接加载MNIST数据的方法
import torchvision.transforms as transforms # 将数据转为Tensor
import torch.optim as optim 
import torch.utils.data.dataloader as dataloader

2. 加载数据

这里使用所有数据进行训练，再使用所有数据进行测试

train_set = torchvision.datasets.MNIST(
 root='./data', # 文件存储位置
 train=True,
 transform=transforms.ToTensor(),
 download=True
)

train_dataloader = dataloader.DataLoader(dataset=train_set,shuffle=False,batch_size=100)# dataset可以省

'''
dataloader返回（images,labels）
其中，
images维度：[batch_size,1,28,28]
labels：[batch_size]，即图片对应的
'''

test_set = torchvision.datasets.MNIST(
 root='./data',
 train=False,
 transform=transforms.ToTensor(),
 download=True
)

test_dataloader = dataloader.DataLoader(test_set,batch_size=100,shuffle=False) # dataset可以省

3. 定义神经网络模型

这里使用全神经网络作为模型

class NeuralNet(nn.Module):
 def __init__(self,in_num,h_num,out_num):
 super(NeuralNet,self).__init__()
 self.ln1 = nn.Linear(in_num,h_num)
 self.ln2 = nn.Linear(h_num,out_num)
 self.relu = nn.ReLU()
 
 def forward(self,x):
 return self.ln2(self.relu(self.ln1(x)))

4. 模型训练

in_num = 784 # 输入维度
h_num = 500 # 隐藏层维度
out_num = 10 # 输出维度
epochs = 30 # 迭代次数
learning_rate = 0.001
USE_CUDA = torch.cuda.is_available() # 定义是否可以使用cuda

model = NeuralNet(in_num,h_num,out_num) # 初始化模型
optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate) # 使用Adam
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数

for e in range(epochs):
 for i,data in enumerate(train_dataloader):
 (images,labels) = data
 images = images.reshape(-1,28*28) # [batch_size,784]
 if USE_CUDA:
  images = images.cuda() # 使用cuda
  labels = labels.cuda() # 使用cuda
  
 y_pred = model(images) # 预测
 loss = loss_fn(y_pred,labels) # 计算损失
 
 optimizer.zero_grad()
 loss.backward()
 optimizer.step()
 
 n = e * i +1
 if n % 100 == 0:
  print(n,'loss:',loss.item())

训练模型的loss部分截图如下：

5. 测试模型

with torch.no_grad():
 total = 0
 correct = 0
 for (images,labels) in test_dataloader:
 images = images.reshape(-1,28*28)
 if USE_CUDA:
  images = images.cuda()
  labels = labels.cuda()
  
 result = model(images)
 prediction = torch.max(result, 1)[1] # 这里需要有[1]，因为它返回了概率还有标签
 total += labels.size(0)
 correct += (prediction == labels).sum().item()
 
 print("The accuracy of total {} images: {}%".format(total, 100 * correct/total))

实验结果

最终实验的正确率达到：98.22%

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

以上是“pytorch如何实现MNIST手写体识别”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

标题名称：pytorch如何实现MNIST手写体识别-创新互联
分享链接：http://jkwzsj.com/article/iccec.html