按照题目要求修改了多层感知机

题目将图片的每个点作为输入，其中大小为28*28，中间有两个大小为100的隐藏层，激活函数是relu，然后输出大小是10，激活函数是softmax

优化器是Adam，结合了AdaGrad和RMSProp算法的优点，为每个参数计算自适应的学习率。

损失函数是交叉熵损失的函数，通常用于分类问题，交叉熵损失函数衡量的是实际输出（probability distribution）与期望输出（true labels）的相似程度，在多分类问题中特别有用。

准确率（Accuracy）指标衡量的是模型预测正确的样本数与总样本数之间的比例。

epochs：训练的轮数5

batch_size：每次训练时使用的样本数量64

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本实践使用多层感知器训练（DNN）模型，用于预测手写数字图片。

本次实验主要考查以下内容 （1）尝试调整隐藏层单元数量、激活函数、隐藏层数量对于模型性能的影响 激活函数参照https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/Overview_cn.html#activation-functional 或paddle.nn.functional （2）调整不同的训练的迭代轮次（epoch）、学习率、优化器并学会观察训练阶段与测试阶段loss变化，并依据此调整模型 优化器、学习率可参照https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/optimizer/Overview_cn.html （2）补全测试数据集上计算accuracy的过程，可以采用model下的evaluate，也可以利用predict之后的result结果进行计算 模型训练与评估相关API调用举例 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/Model_cn.html

首先导入必要的包

numpy---------->python第三方库，用于进行科学计算

PIL------------> Python Image Library,python第三方图像处理库

matplotlib----->python的绘图库 pyplot:matplotlib的绘图框架

os------------->提供了丰富的方法来处理文件和目录

#导入需要的包
import numpy as np
import paddle as paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import paddle
from paddle.io import Dataset
import os
print("本教程基于Paddle的版本号为："+paddle.__version__)
! python -m pip install visualdl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

Step1：准备数据。

(1)数据集介绍

MNIST数据集包含60000个训练集和10000测试数据集。分为图片和标签，图片是28*28的像素矩阵，标签为0~9共10个数字。

(2)transform函数是定义了一个归一化标准化的标准

(3)train_dataset和test_dataset

paddle.vision.datasets.MNIST()中的mode='train'和mode='test'分别用于获取mnist训练集和测试集

transform=transform参数则为归一化标准

#导入数据集Compose的作用是将用于数据集预处理的接口以列表的方式进行组合。
#导入数据集Normalize的作用是图像归一化处理，支持两种方式： 1. 用统一的均值和标准差值对图像的每个通道进行归一化处理； 2. 对每个通道指定不同的均值和标准差值进行归一化处理。
from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize
transform = Compose([Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')])
# 使用transform对数据集做归一化
print('下载并加载训练数据')
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)
#print(np.array(test_dataset).shape)
print('加载完成')

#让我们一起看看数据集中的图片是什么样子的
train_data0, train_label_0 = train_dataset[0][0],train_dataset[0][1]
train_data0 = train_data0.reshape([28,28])
plt.figure(figsize=(2,2))
print(plt.imshow(train_data0, cmap=plt.cm.binary))
print('train_data0 的标签为: ' + str(train_label_0))
AxesImage(25,22;155x154)
train_data0 的标签为: [5]
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/image.py:425: DeprecationWarning: np.asscalar(a) is deprecated since NumPy v1.16, use a.item() instead
  a_min = np.asscalar(a_min.astype(scaled_dtype))
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/image.py:426: DeprecationWarning: np.asscalar(a) is deprecated since NumPy v1.16, use a.item() instead
  a_max = np.asscalar(a_max.astype(scaled_dtype))

#让我们再来看看数据样子是什么样的吧
print(train_data0)

Step2.网络配置

以下的代码判断就是定义一个简单的多层感知器，一共有三层，两个大小为100的隐层和一个大小为10的输出层，因为MNIST数据集是手写0到9的灰度图像，类别有10个，所以最后的输出大小是10。最后输出层的激活函数是Softmax，所以最后的输出层相当于一个分类器。加上一个输入层的话，多层感知器的结构是：输入层-->>隐层-->>隐层-->>输出层。

# 定义多层感知器  
#动态图定义多层感知器
class mnist(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(mnist,self).__init__()
        #输入通道784，输出通道100
        self.conv1=nn.Linear(in_features=784,out_features=100)
        #输入通道100，输出通道100
        self.conv2=nn.Linear(in_features=100,out_features=100)
        #输入通道100，输出通道10
        self.conv3=nn.Linear(in_features=100,out_features=10)


    def forward(self, input_):
        x = paddle.reshape(input_, [input_.shape[0], -1])
        # print(x.shape)[64, 784]
        y=F.relu(self.conv1(x))
        y=F.relu(self.conv2(y))
        y=F.softmax(self.conv3(y))
        return y

 

from paddle.metric import Accuracy

# 用Model封装模型
model = paddle.Model(mnist())   

# 定义损失函数
optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())

# 配置模型
model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyLoss(),Accuracy())

Step3.模型训练及评估

callback = paddle.callbacks.VisualDL(log_dir='visualdl_log_dir')
# 训练保存并验证模型
model.fit(train_dataset,test_dataset,epochs=5,batch_size=64,save_dir='multilayer_perceptron',verbose=1)

#模型预测
result = model.predict(test_dataset, batch_size=1)


#请补全模型性能验证代码，可使用model下的evaluate函数或者利用上面的预测出来的结果

model.evaluate(test_dataset,verbose=1)

test_data0, test_label_0 = test_dataset[0][0],test_dataset[0][1]

ress=model.predict_batch(test_data0)

test_data0 = test_data0.reshape([28,28])
plt.figure(figsize=(2,2))
#展示测试集中的第一个图片
print(plt.imshow(test_data0, cmap=plt.cm.binary))
print('test_data0 的标签为: ' + str(test_label_0))


print('test_data0 预测的数值为:' ,end='')
print(ress)