利用CNN实现图像数据分类 自选数据集,常用的小数据集有MNIST、CIFAR-10等。熟悉掌握基于Pytorch框架的神经网络结构定义,准备数据集、导入相关包、定义加载器、定义网络、定义损失函数、初始化网络、训练、测试等。给出分类准确率结果。
时间: 2023-08-03 19:05:22 浏览: 41
好的,你的问题是如何利用CNN实现图像数据分类,对吧?首先,我们需要准备数据集和导入相关的包。
这里我们以MNIST数据集为例,首先下载数据集并导入相关包:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 下载并加载MNIST数据集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
shuffle=False, num_workers=2)
```
接下来,我们需要定义CNN的网络结构。这里我们定义一个简单的两层卷积层和两层全连接层的网络结构:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
```
接下来,我们定义损失函数和优化器:
```python
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
现在我们可以开始训练模型了:
```python
for epoch in range(10): # 训练数据集10次
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入
inputs, labels = data
# 清零参数梯度
optimizer.zero_grad()
# 正向传递、反向传递、优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计损失
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99: # 每100个batch打印一次平均损失
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
```
最后,我们可以测试模型并计算分类准确率:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
通过这个简单的CNN模型,我们可以在MNIST数据集上获得大约98%的分类准确率。
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