使用Torch神经网络实现MNIST数据集分类结果分析

好的，使用Torch实现MNIST数据集分类可以分为以下几个步骤：

1. 导入需要的库和数据集

首先，需要导入torch库、torchvision库和MNIST数据集。可以使用以下代码导入：

import torch
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义一些超参数
input_size = 784 # 输入尺寸（28*28）
hidden_size = 500 # 隐藏层尺寸
num_classes = 10 # 输出类别数
num_epochs = 5 # 训练轮数
batch_size = 100 # 批次大小
learning_rate = 0.001 # 学习率

# MNIST数据集，如果没有下载过会自动从网上下载
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data', 
                            train=True, 
                            transform=transforms.ToTensor(),  
                            download=True)

test_dataset = dsets.MNIST(root='./data', 
                           train=False, 
                           transform=transforms.ToTensor())

2. 定义模型

接下来，需要定义一个神经网络模型。这里使用一个包含一个隐藏层的全连接神经网络，使用ReLU作为激活函数。

class NeuralNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) 
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_size, num_classes)  
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

model = NeuralNet(input_size, hidden_size, num_classes)

3. 定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器，这里使用交叉熵损失函数和Adam优化器。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)  

4. 训练模型

接下来，开始训练模型。首先需要将数据集分批次，并将每个批次输入到模型中进行训练。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, 
                                           batch_size=batch_size, 
                                           shuffle=True)

total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):  
        images = images.reshape(-1, 28*28)
        
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' 
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

5. 测试模型

最后，在测试集上测试模型的准确率。

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.reshape(-1, 28*28)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

这就是用Torch实现MNIST数据集分类的完整代码。