def xiang_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("相关性") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data.corr())) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“训练集划分”按钮 process_button = tk.Button(top, text="训练集划分", command=self.preprocess_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集")

时间: 2024-02-14 14:20:48 浏览: 111

使用 PyTorch 构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字MNIST 数据集.docx

使用 PyTorch 实现的源代码项目有很多，下面我将提供一个简单的例子：使用 PyTorch 构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字（MNIST 数据集）。这个例子将涵盖数据加载、模型定义、训练和评估等步骤。 ### 1. 环境准备首先确保安装了 Python 和 PyTorch。你可以使用 pip 或 conda 安装 PyTorch： ```bash pip install torch torchvision ``` ### 2. 项目结构 - `main.py`: 主程序文件，包含训练和测试函数。 - `model.py`: 包含定义模型的类。 - `utils.py`: 包含辅助函数，如数据加载等。 ### 3. 代码实现 #### 3.1 `main.py` ```python import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ### 使用 PyTorch 构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字 MNIST 数据集在本文档中，我们将详细介绍如何使用 PyTorch 框架构建并训练一个卷积神经网络 (CNN)，以识别手写数字。本项目主要针对 MNIST 数据集进行设计，该数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，包含了 70,000 张大小为 28x28 像素的手写数字图片，其中 60,000 张用于训练，10,000 张用于测试。 #### 1. 环境准备在开始之前，需要确保已安装 Python 和 PyTorch。推荐使用 Python 3.x 版本，并且可以通过以下命令安装 PyTorch 和 torchvision 库： ```bash pip install torch torchvision ``` 或者，如果你使用的是 Anaconda 环境，也可以通过以下命令进行安装： ```bash conda install pytorch torchvision -c pytorch ``` 确保安装完成后，可以使用 Python 的 `import` 语句来引入所需的库。 #### 2. 项目结构为了更好地组织代码，我们建议采用以下项目结构： - `main.py`：主程序文件，用于管理整个流程，包括数据加载、模型训练和评估。 - `model.py`：包含 CNN 模型定义的文件。 - `utils.py`：包含所有辅助功能，如数据集加载、可视化工具等。 #### 3. 代码实现 ##### 3.1 `main.py` 在 `main.py` 文件中，首先导入必要的模块和库： ```python import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import model import utils ``` 接下来，设置设备，以利用 GPU 进行加速： ```python device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" ``` 然后，加载 MNIST 数据集： ```python train_data, test_data = utils.load_mnist_data() ``` 接着定义数据加载器，以便批量处理数据： ```python train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) ``` 创建模型实例，并将其移动到指定的设备上： ```python model = model.ConvNet().to(device) ``` 定义损失函数和优化器： ```python loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) ``` 接下来，调用训练循环和测试循环： ```python utils.train_loop(model, loss_fn, optimizer, train_dataloader, device) utils.test_loop(model, loss_fn, test_dataloader, device) ``` ##### 3.2 `model.py` 在 `model.py` 文件中，定义 CNN 模型： ```python class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.relu1 = nn.ReLU() self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.relu2 = nn.ReLU() self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.relu1(out) out = self.maxpool1(out) out = self.conv2(out) out = self.relu2(out) out = self.maxpool2(out) out = out.reshape(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out ``` 这里定义了一个包含两个卷积层和一个全连接层的简单 CNN 模型。 ##### 3.3 `utils.py` 在 `utils.py` 文件中，定义辅助函数，如数据加载、训练循环和测试循环： ```python def load_mnist_data(): # 下载或加载 MNIST 数据集 training_data = datasets.MNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), ) test_data = datasets.MNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor(), ) return training_data, test_data def train_loop(model, loss_fn, optimizer, dataloader, device): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) # 预测误差 pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") def test_loop(model, loss_fn, dataloader, device): 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 Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") ``` 以上就是使用 PyTorch 构建并训练一个简单的卷积神经网络识别 MNIST 数据集中手写数字的完整过程。通过这些步骤，可以有效地理解和应用深度学习技术解决实际问题。

这段代码看起来是一个Python类的一个方法，名为"xiang_data"。该方法似乎是用于显示数据集的相关性，并且还提供了一个按钮用于进行训练集划分。具体来说，如果数据集不为空，该方法会创建一个新窗口来显示数据集的相关性，并在其中创建一个用于显示数据集的表格。然后，该方法会将数据集转换为字符串并显示在表格中。接着，该方法会创建一个名为"训练集划分"的按钮，点击该按钮会触发一个名为"preprocess_data"的方法，用于进行训练集划分。如果数据集为空，该方法会在界面上显示一条提示信息，要求先导入数据集。

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