pytorch卷积神经网络cifar10

PyTorch是一个广泛应用于深度学习领域的开源机器学习库。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用于图像识别和处理的机器学习模型。

CIFAR-10是一个常用的图像数据集，由10个类别的60000个32x32彩色图像组成，用于训练和测试图像分类模型。

在PyTorch中，我们可以使用内置的torchvision库来加载和预处理CIFAR-10数据集。首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

然后，我们可以定义一个函数来加载和预处理CIFAR-10数据集：

def load_cifar10():
    # 定义变换
    transform = transforms.Compose(
        [transforms.ToTensor(),
         transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

    # 加载训练集
    trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                            download=True, transform=transform)
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                              shuffle=True, num_workers=2)

    # 加载测试集
    testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                           download=True, transform=transform)
    testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                             shuffle=False, num_workers=2)

    # 类别标签
    classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
               'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
    
    return trainloader, testloader, classes

接下来，我们可以定义一个卷积神经网络模型。在PyTorch中，我们可以通过继承`nn.Module`类来定义自己的模型。以下是一个简单的示例：

import torch.nn as nn


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        # 定义卷积层和全连接层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 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 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建模型实例
net = Net()

现在我们可以加载数据集并训练这个模型：

import torch.optim as optim


trainloader, testloader, classes = load_cifar10()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 输入数据
        inputs, labels = data
        
        # 梯度置零
        optimizer.zero_grad()
        
        # 正向传播、反向传播、优化
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 统计损失值
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

最后，我们可以在测试集上验证模型的准确率：

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: %.2f %%' % (
    100 * correct / total))

总结起来，使用PyTorch实现CIFAR-10图像分类任务需要加载和预处理数据集、定义卷积神经网络模型、训练模型、验证模型准确率等步骤。以上是一个简单的示例，可根据需求进行修改和优化。