完成在Paddle框架下的手写数字识别任务,修改网络结构,采用卷积神经网络,修改网络损失函数为交叉熵损失,观察模型在不同的优化算法和学习率下的损失函数输出,对模型的性能进行可视化分析。具体代码

时间: 2024-11-09 16:25:43 浏览: 5
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深度学习-paddle飞桨-图卷积神经网络-手写数字数据集实例-数据导入+注释

在PaddlePaddle(简称Paddle)框架下完成手写数字识别任务,你可以按照以下步骤进行: 1. **导入库**: ```python import paddle from paddle.vision import datasets, transforms import paddle.nn as nn import paddle.optim as optim ``` 2. **数据预处理**: ```python transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform) ``` 3. **构建CNN网络结构**: ```python class MnistModel(nn.Layer): def __init__(self): super(MnistModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2D(1, 8, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2D(8, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 128) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = paddle.reshape(x, shape=(-1, 16*4*4)) x = F.relu(self.fc1(x)) return x model = MnistModel() ``` 4. **设置损失函数和优化器**: ```python loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 使用交叉熵损失 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), learning_rate=0.001) # Adam优化器 ``` 5. **训练和验证循环**: ```python for epoch in range(num_epochs): for batch_id, data in enumerate(train_loader): images, labels = data outputs = model(images) loss = loss_fn(outputs, labels) optimizer.clear_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每个epoch结束后,评估模型性能 test_loss = evaluate(model, test_dataset) ``` 6. **结果可视化**: 可以使用`paddle.metric`库或其他可视化库(如Matplotlib或Seaborn)来绘制训练过程中的损失函数曲线和精度变化。
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