使用 PyTorch 构建 MNIST 手写数字识别模型

news2024/9/22 4:19:57

引言

MNIST 数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了 70,000 张手写数字图像，其中 60,000 张用于训练，10,000 张用于测试。每张图像都是 28x28 像素的灰度图像，并且已经被居中处理以减少预处理步骤。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络来识别 MNIST 数据集中的手写数字。

环境准备

首先确保你已经安装了 PyTorch 库。可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

数据加载与预处理

导入必要的库

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor

下载训练数据集

training_data = datasets.MNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

下载测试数据集
```
test_data = datasets.MNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)
```
解释:
- 使用 datasets.MNIST 下载 MNIST 数据集，并将其保存在 "data" 目录下。
- train=True 表示下载训练集，train=False 表示下载测试集。
- download=True 表示如果数据集不存在，则下载数据集。
- transform=ToTensor() 将图像数据转换为 PyTorch 张量。

展示部分手写数字图像

from matplotlib import pyplot as plt

figure = plt.figure()
for i in range(9):
    img, label = training_data[i + 59000]
    figure.add_subplot(3, 3, i + 1)
    plt.title(label)
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

解释:

使用 matplotlib 库展示一些手写数字图像。

数据加载器

创建数据加载器
```
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
```
解释:
- 使用 DataLoader 将数据打包成批次，batch_size=64 表示每次迭代返回 64 个样本。

检查数据形状

for X, y in test_dataloader:
    print(f"Shape of X [N,C,H,W]: {X.shape}")
    print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}")
    break

解释:

查看数据的形状，确保数据已经被正确打包。

模型定义

定义神经网络模型

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.hidden1 = nn.Linear(28 * 28, 128)
        self.hidden2 = nn.Linear(128, 256)
        self.hidden3 = nn.Linear(256, 128)
        self.hidden4 = nn.Linear(128, 256)
        self.hidden5 = nn.Linear(256, 128)
        self.out = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.hidden1(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        x = self.hidden2(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        x = self.hidden3(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        x = self.hidden4(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        x = self.hidden5(x)
        x = torch.sigmoid(x)
        x = self.out(x)
        return x

解释:

定义一个简单的多层感知器模型。
使用 nn.Flatten 展平输入图像。
多个全连接层 (nn.Linear) 和激活函数 (torch.sigmoid)。

实例化模型并移动到 GPU

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu'
print(f"Using {device} device")

model = NeuralNetwork().to(device)
print(model)

解释:

检查是否有可用的 GPU 并将模型移动到 GPU 上。

训练与测试

定义损失函数和优化器

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

定义训练函数

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    model.train()
    batch_size_num = 1
    for X, y in dataloader:
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        loss_value = loss.item()
        if batch_size_num % 100 == 0:
            print(f"loss: {loss_value:>7f} [number: {batch_size_num}]")
        batch_size_num += 1

解释:

训练模型并计算损失。
使用梯度下降更新权重。

定义测试函数

def test(dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    model.eval()
    test_loss, correct = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model(X)
            test_loss += loss_fn(pred, y).item()
            correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        test_loss /= num_batches
        correct /= size
        print(f"Test result: \n Accuracy: {(100 * correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f}")

解释:

测试模型并计算准确率和平均损失。

训练和测试模型

epochs = 10
for t in range(epochs):
    print(f"Epoch {t + 1}\n--------------------------")
    train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
print("Done!")
test(test_dataloader, model, loss_fn)

解释: