mnist+pytorch

时间: 2024-01-17 13:03:24 浏览: 23
在PyTorch中使用MNIST数据集是一个常见的示例,下面是一个演示如何使用PyTorch加载和训练MNIST数据集的例子: ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义转换器,将图像转换为张量并进行归一化 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) # 加载训练集和测试集 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) # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6,16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练网络 for epoch in range(10): # 进行10个epoch的训练 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 % 200 == 199: # 每200个batch打印一次损失值 print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') # 在测试集上测试网络 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)) ``` 这个例子展示了如何使用PyTorch加载MNIST数据集,定义一个简单的卷积神经网络模型,并使用随机梯度下降优化器进行训练和测试。训练过程中会打印损失值,最后会输出在测试集上的准确率。

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