Torch构建了一个基本的Transform
时间: 2024-09-22 11:08:58 浏览: 28
Torch是一个开源的深度学习库,其名称来源于最初针对Lua语言设计,但现在已经成为一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的强大工具包。在Torch中,`nn.Module`是构建神经网络模型的基本模块,它实现了自动微分功能,使得定义、训练和部署复杂模型变得更加简单。
`nn.Sequential`是Torch中用于创建顺序模式结构的一个核心组件,它允许用户按照线性的顺序连接多个层,每个层都是一个`nn.Module`的实例。你可以想象它是像链条一样的结构,数据从第一个层开始,逐层传递并处理,直到最后一个层产生输出。
例如,如果你想要构建一个简单的卷积神经网络(CNN),你可以这样做:
```lua
local model = nn.Sequential()
model:add(nn.Conv2d(inputChannels, outputChannels, kernelSize))
model:add(nn.ReLU())
model:add(nn.MaxPooling2d(poolSize))
-- 更多层可以添加...
```
这里,`add`函数就是将一个个模块串联起来,形成了一个Transform过程,每个`add`操作就相当于对输入进行一次转换。这种结构化的方式使得代码清晰易懂,并能方便地修改网络架构。
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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision # datasets and pretrained neural nets import torch.utils.data import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=True, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 testset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=False, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size =32, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)写一个构建网络定义损失函数,优化器训练 迭代次数为10次 模型评测尝试将数据集更改为FashionMNIST或者CIFIR10再训练模型,或对比卷积神经网络和全连接神经网络模型的预测准确度,或尝试数据增强方法的代码
好的,这里是一个简单的代码示例,包括构建网络、定义损失函数、优化器、训练和评估模型的步骤。同时,也包括了针对FashionMNIST数据集和CIFAR10数据集的代码,以及卷积神经网络和全连接神经网络模型的比较,以及数据增强方法的代码。
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torch.utils.data
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
# 数据集选项
dataset = 'MNIST' # 可以选择'MNIST', 'FashionMNIST'或者'CIFAR10'
data_root = './data' # 数据集存储的文件夹地址
# 构建网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 28 * 28)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义损失函数和优化器
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 加载数据集
if dataset == 'MNIST':
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
testset = torchvision.datasets.MNIST(root=data_root, train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
elif dataset == 'FashionMNIST':
trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root=data_root, train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
elif dataset == 'CIFAR10':
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root=data_root, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root=data_root, train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
else:
raise ValueError('Invalid dataset name')
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
# 评估模型
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))
```
针对FashionMNIST数据集和CIFAR10数据集的代码仅需要改变数据集的名称和地址即可。卷积神经网络和全连接神经网络模型的比较可以使用以下代码:
```python
# 定义卷积神经网络
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, padding=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, padding=2)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 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, 32 * 7 * 7)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义全连接神经网络
class FCNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(FCNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 28 * 28)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
if dataset == 'MNIST' or dataset == 'FashionMNIST':
net = FCNet()
elif dataset == 'CIFAR10':
net = ConvNet()
else:
raise ValueError('Invalid dataset name')
# 训练和评估模型的代码和之前相同
```
最后,以下是数据增强的代码示例,可以在训练数据集上应用随机的图像变换,从而增加数据集的多样性和泛化性能。
```python
# 数据增强
train_transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(28, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
])
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=train_transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
# 训练模型的代码和之前相同
```
需要注意的是,在评估模型时,不应该使用数据增强,因为这会导致测试结果不准确。
基于以下代码,加入图像高斯模糊处理代码:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮(批次)的大小,64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
可以将以下代码加入到定义超参数的代码块后面,实现对训练集和测试集图像的高斯模糊处理:
```
# 定义高斯模糊的卷积核
blur_kernel = np.array([[1, 2, 1],
[2, 4, 2],
[1, 2, 1]]) / 16.
# 定义高斯模糊的函数
def gaussian_blur(x):
x = np.array(x)
_, c, h, w = x.shape
blur_kernel_tensor = torch.from_numpy(blur_kernel).unsqueeze(0).repeat(c, 1, 1, 1).float().to(x.device)
x_blur = F.conv2d(x, blur_kernel_tensor, padding=(1, 1))
return x_blur
# 对训练集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
train_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255
# 对测试集图像进行高斯模糊处理
for i, (images, labels) in enumerate(test_loader):
test_loader.dataset.data[i*batch_size:(i+1)*batch_size] = gaussian_blur(images).squeeze().detach().numpy()*255
```
注意,由于 MNIST 数据集中的像素值范围为 0~255,高斯模糊处理后的像素值可能会出现小数,需要将其乘以 255 后转换为整数的像素值。