一、实验目的 1.掌握卷积神经网络 cnn 的基本原理 2.利用 cnn 实现手写数字识别

本实验的主要目的有两个：一是帮助实验者掌握卷积神经网络（CNN）的基本原理，二是利用CNN实现手写数字识别。

首先，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，其特点是模仿人类大脑的视觉处理方式，能够有效识别复杂的模式和特征。通过本实验，实验者可以深入了解CNN的基本原理，包括卷积层、池化层和全连接层等核心结构，以及通过激活函数和损失函数实现对数据的处理和优化。

其次，利用CNN实现手写数字识别是本实验的另一个重要目标。通过构建一个简单的CNN模型，实验者可以学习如何处理手写数字图像数据，并且通过模型训练和优化，实现对手写数字的自动识别。这一过程包括数据集的准备与预处理、模型的搭建与训练、模型的评估与调优等关键步骤。

通过本实验的学习，实验者将能够深入理解卷积神经网络的基本原理和工作机制，并且获得利用CNN实现手写数字识别的实际技能。这将有助于实验者在日后的深度学习和计算机视觉领域有更深入的研究和应用。

相关问题

卷积神经网络实现手写数字识别卷积神经网络实现手写数字识别

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的深度学习模型，它在图像处理方面有着很出色的表现。手写数字识别是一个非常经典的图像分类问题，卷积神经网络也可以用来实现这个任务。

卷积神经网络实现手写数字识别的步骤如下：

1. 数据准备：从MNIST数据集中获取手写数字的图片和标签数据。MNIST数据集包含60000张训练集图片和10000张测试集图片，每张图片都是28x28的灰度图像。

2. 卷积层：使用卷积核对输入的图像进行特征提取，得到多个特征图。

3. 激活函数：对特征图进行非线性激活，增加模型的表达能力。

4. 池化层：对特征图进行下采样，减小特征图的尺寸，降低模型计算量。

5. 全连接层：将池化层输出的特征图拉平成一维向量，送入全连接层进行分类。

6. 输出层：使用softmax函数将全连接层的输出转换成概率分布，得到每个数字的概率值。

7. 损失函数：使用交叉熵损失函数计算模型预测值与实际标签值之间的差距。

8. 优化器：使用反向传播算法更新模型参数，使得损失函数的值逐渐减小。

PyTorch搭建卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别测试

好的，让我们开始。首先，需要准备 MNIST 数据集。可以使用 PyTorch 内置的 torchvision.datasets 库来下载并加载数据集。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

trainset = torchvision.datasets.MNIST(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.MNIST(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，我们可以定义我们的卷积神经网络模型。这里我们定义了两个卷积层和两个全连接层。

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(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)
        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

net = Net()

接下来，我们可以定义损失函数和优化器。在这个例子中，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

import torch.optim as optim

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

现在，我们可以开始训练我们的模型。在每个 epoch 中，我们将遍历整个训练集，并使用随机梯度下降进行优化。此外，我们还将计算模型在测试集上的准确率。

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:    # 每 100 个 mini-batches 输出一次损失
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

    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))

训练完成后，我们可以保存模型并测试它在新数据上的性能。

PATH = './cnn.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

# 测试
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

outputs = net(images)

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % predicted[j] for j in range(10)))

恭喜你，现在你已经成功地使用 PyTorch 搭建了一个卷积神经网络，并且能够对手写数字进行识别！