使用PORTCH采用CIFAR10数据集基于卷积神经网络的图像去噪
时间: 2023-06-13 15:08:34 浏览: 142
好的,下面是一个使用 PyTorch 框架,基于卷积神经网络的图像去噪的简单示例。
首先,我们需要加载 CIFAR10 数据集并对其进行预处理。以下代码将 CIFAR10 数据集下载到本地,并将其转换为 PyTorch Tensor。
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 加载 CIFAR10 数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
shuffle=False, num_workers=2)
```
接下来,我们可以定义一个卷积神经网络模型。以下代码定义了一个简单的卷积神经网络,其中包含两个卷积层和两个池化层。
```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(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
net = Net()
```
现在,我们可以定义训练过程。以下代码定义了一个函数 `train_net`,该函数将训练卷积神经网络模型,并在每个 epoch 迭代中计算训练集和测试集的准确率。
```python
import torch.optim as optim
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
def train_net(net, trainloader, testloader, epochs):
for epoch in range(epochs): # 多次循环遍历数据集
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入数据
inputs, labels = data
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 前向传播,反向传播,优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每 2000 个小批量数据打印一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
# 在测试集上计算准确率
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: %d %%' % (
100 * correct / total))
print('Finished Training')
```
最后,我们可以调用 `train_net` 函数来训练卷积神经网络模型。
```python
train_net(net, trainloader, testloader, epochs=2)
```
在训练完成后,我们可以使用训练好的模型对新的图像进行去噪处理。具体的去噪方法可以根据实际需求进行选择和实现。