全连接神经网络 手写数字识别 torchvision方法

好的，针对您的问题，我可以给出以下回答：

全连接神经网络是一种常见的神经网络结构，它的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，最后一层输出层的神经元数量通常与分类数相同。手写数字识别是一个常见的图像分类问题，可以使用全连接神经网络来解决。而 torchvision 是 PyTorch 提供的一个用于处理图像数据的工具包，其中包含了许多常用的数据集、数据转换方法和模型结构。

在 torchvision 中，可以使用 datasets 模块中的 MNIST 数据集来进行手写数字识别任务。具体来说，可以使用以下代码来加载 MNIST 数据集：

import torchvision.datasets as datasets

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=None, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=None, download=True)

其中，root 参数指定数据集存放的路径，train 参数指定是否加载训练集，transform 参数指定数据预处理方法，download 参数指定是否自动下载数据集。

加载数据集后，可以使用 DataLoader 类来将数据集转换为可迭代的数据加载器，方便进行模型训练。具体来说，可以使用以下代码来创建 DataLoader：

import torch.utils.data as data

batch_size = 64

train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

其中，batch_size 参数指定每个批次的样本数量，shuffle 参数指定是否打乱数据集顺序。

接下来，可以使用 PyTorch 中的 nn 模块来定义全连接神经网络模型。具体来说，可以使用以下代码来定义一个包含两个隐藏层的全连接神经网络：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

其中，nn.Linear 表示全连接层，784 表示输入特征数量，256 和 128 分别表示两个隐藏层的神经元数量，10 表示输出层的神经元数量（即分类数）。在 forward 方法中，首先将输入数据展开成一维向量，然后依次经过三个全连接层，并使用 relu 激活函数进行非线性变换。

最后，可以使用 PyTorch 中的优化器和损失函数来训练模型。具体来说，可以使用以下代码来定义优化器和损失函数，并在训练过程中进行迭代：

import torch.optim as optim

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader)))

其中，nn.CrossEntropyLoss 表示交叉熵损失函数，optim.SGD 表示随机梯度下降优化器，lr 参数表示学习率，momentum 参数表示动量。在训练过程中，首先将优化器的梯度清零，然后计算模型输出和真实标签之间的损失，并进行反向传播和参数更新。