神经网络模型对手写数字的识别

import torch
from torch import nn  # 导入神经网络模块
from torch.utils.data import DataLoader  # 数据包管理工具，打包数据,
from torchvision import datasets  # 封装了很多与图像相关的模型，数据集
from torchvision.transforms import ToTensor  # 数据转换，张量，将其他类型的数据转换为tensor张量

"""
MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于训练，10,000张用于测试。
图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加快运行。
"""
""" 下载训练数据集 （包含训练数据+标签）"""
training_data = datasets.MNIST(
    root='data',
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()  # 张量，图片是不能直接传入神经网络模型
)  # 对于pytorch库能够识别的数据一般是tensor张量.
# NumPy 数组只能在CPU上运行。Tensor可以在GPU上运行，这在深度学习应用中可以显著提高计算速度。

""" 下载测试数据集（包含训练图片+标签）"""
test_data = datasets.MNIST(
    root='data',
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)
print(len(training_data))

""" 展示手写字图片 """
# tensor --> numpy 矩阵类型的数据
from matplotlib import pyplot as plt

figure = plt.figure()
for i in range(9):
    img, label = training_data[i + 59000]  # 提取第59000张图片

    figure.add_subplot(3, 3, i + 1)  # 图像窗口中创建多个小窗口，小窗口用于显示图片
    plt.title(label)
    plt.axis("off")  # 关闭坐标
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
    a = img.squeeze()  # img.squeeze()从张量img中去掉维度为1的(降维)
plt.show()

training_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64)  # 64张图片为一个包
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
for X, y in test_dataloader:  # X 表示打包好的每一个数据包
    print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}")
    print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}")
    break

""" 判断当前设备是否支持GPU，其中mps是苹果m系列芯片的GPU """
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")


class NeuralNetwork(nn.Module):  # 通过调用类的形式来使用神经网络，神经网络的模型->nn.module
    def __init__(self):
        super().__init__()  # 继承的父类初始化
        self.flatten = nn.Flatten()  # 展开,创建一个展开对象flatten
        self.hidden1 = nn.Linear(28 * 28, 256)  # 第1个参数:有多少个神经元传入进来，第2个参数:有多少个数据传出去前一层神经元的个数，当前本层神经元个数
        self.hidden2 = nn.Linear(256, 128)  # 输出必需和标签的类别相同，输入必须是上一层的神经元个数
        self.hidden3 = nn.Linear(128, 256)
        self.hidden4 = nn.Linear(256, 128)
        self.out = nn.Linear(128, 10)

    #
    def forward(self, x):  # 前向传播，你得告诉它，数据的流向。是神经网络层连接起来，函数名称不能改。当你调用forward函数的时候，传入进来的图像数据
        x = self.flatten(x)
        x = self.hidden1(x)
        x = torch.sigmoid(x)  # 激活函数
        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.out(x)
        return x


model = NeuralNetwork().to(device)  # 把刚刚创建的模型传入到gpu或cpu
print(model)


# 定义训练模型的函数
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    model.train()  # 告诉模型，开始训练，模型中w进行随机化操作，已经更新w。在训练过程中，w会被修改的
    # pytorch提供2种方式来切换训练和测试的模式，分别是:model.train()和 model.eval()。
    # 一般用法是:在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval()。
    batch_size_num = 1
    for X, y in dataloader:
        X, y = X.to(device), y.to(device)  # 把训练数据集和标签传入cpu或GPU
        pred = model.forward(X)  # .forward可以被省略，父类中已经对次功能进行了设置。自动初始化w权值
        loss = loss_fn(pred, y)  # 通过交叉熵损失函数计算损失值loss

        optimizer.zero_grad()  # 梯度值清零
        loss.backward()  # 反向传播计算得到每个参数的梯度值w
        optimizer.step()  # 根据梯度更新网络w参数

        loss_value = loss.item()  # 从tensor数据中提取数据出来，tensor获取损失值
        if batch_size_num % 200 == 0:
            print(f"loss: {loss_value:>7f} [number:{batch_size_num}]")
        batch_size_num += 1


# 定义测试模型的函数
def test(dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    model.eval()  # 测试，w就不能再更新。
    test_loss, correct = 0, 0
    with torch.no_grad():  # 一个上下文管理器，关闭梯度计算。当你确认不会调用Tensor.backward()的时候
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model.forward(X)
            test_loss += loss_fn(pred, y).item()  # test loss是会自动累加每一个批次的损失值
            correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
            a = (pred.argmax(1) == y)  # dim=1表示每一行中的最大值对应的索引号，dim=0表示每一列中的最大值对应的索引号
            b = (pred.argmax(1) == y).type(torch.float)
    test_loss /= num_batches  # 衡量模型测试的好坏。
    correct /= size  # 平均的正确率
    print(f"Test result: \n Accuracy: {(100 * correct)}%, Avg loss: {test_loss}")


loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 创建交叉熵损失函数对象，因为手写字识别中一共有10个数字，输出会有10个结果

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)  # 创建一个优化器

# 设置训练轮数
epochs = 10
for e in range(epochs):
    print(f"Epoch {e + 1}\n")
    train(training_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
print("Done!")
# 测试模型
test(test_dataloader, model, loss_fn)

• 展示的手写数字图片如下：
  
• 模型结构如下:
  
• 训练结果如下：
• 共有10轮训练
  
• 测试结果如下：