用Pytorch+LeNet生成图像分类算法
时间: 2023-12-16 09:06:30 浏览: 41
以下是使用PyTorch实现LeNet图像分类算法的步骤:
1.导入必要的Python库和PyTorch库:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
```
2.定义LeNet模型的类:
```
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=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 = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 16*4*4)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
这个类定义了一个包含两个卷积层和三个全连接层的LeNet模型。在forward()函数中,图像首先经过两个卷积层和两个max-pooling层,然后被展平成一维张量,最后通过三个全连接层和一个log_softmax层输出概率分布。
3.加载数据集:
```
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,))
])
train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=True)
```
这里使用PyTorch中的MNIST数据集,将图像转换为张量并进行归一化处理。数据集被拆分为训练集和测试集,并使用DataLoader将它们加载到内存中。训练集的batch size为64,测试集的batch size为1000。
4.定义优化器和损失函数:
```
model = LeNet()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
criterion = nn.NLLLoss()
```
这里使用随机梯度下降(SGD)作为优化器,学习率为0.01,动量为0.5。损失函数使用负对数似然损失(NLLLoss)。
5.训练模型:
```
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
for data, target in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data)
test_loss += criterion(output, target).item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
test_loss /= len(test_loader.dataset)
accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
print('Epoch: {} | Test Loss: {:.4f} | Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, test_loss, accuracy))
```
在每个epoch中,对于训练集中的每个batch,使用前向传播计算输出,使用反向传播计算梯度并更新模型参数。对于测试集,使用前向传播计算输出并计算损失和准确率。最后将测试损失和准确率输出。
6.测试模型:
```
model.eval()
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
print(pred.view_as(target)[:10])
break
```
这里使用model.eval()将模型切换到测试模式,然后对测试集中的第一个batch进行前向传播并输出前10个预测结果。
以上就是使用PyTorch实现LeNet图像分类算法的步骤。
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