使用PyCharm实现CIFAR-10卷积神经网络代码

时间: 2024-01-29 22:09:06 浏览: 138
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用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络

以下是使用PyCharm实现的CIFAR-10卷积神经网络的代码: 首先,需要创建一个新的PyCharm项目,并将以下代码复制到一个新的Python文件中: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as datasets # 定义数据预处理方式 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载CIFAR-10数据集 trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2) # 定义卷积神经网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.bn1(self.conv1(x)))) x = self.pool(torch.relu(self.bn2(self.conv2(x)))) x = self.pool(torch.relu(self.bn3(self.conv3(x)))) x = x.view(-1, 256 * 4 * 4) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 初始化网络和优化器 net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) # 训练网络 for epoch in range(100): 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 # 在测试集上测试网络 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) _, 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)) ``` 然后,需要安装PyTorch库。可以在PyCharm的“Terminal”窗口中执行以下命令: ``` pip install torch torchvision ``` 接下来,可以通过单击“Run”按钮或使用快捷键“Shift + F10”来运行代码。 在运行过程中,PyCharm将显示训练过程的损失值,并在测试集上计算网络的准确性。
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