pytorch框架+手写数字数据集+VGG模型代码

PyTorch是一个流行的开源机器学习库，常用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它支持动态计算图，并且易于使用。手写数字数据集通常指的是MNIST数据集，它包含了成千上万个手写数字的图片，广泛用于训练各种图像处理系统。VGG模型是一种基于卷积神经网络的深度学习架构，由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）开发，以其结构的简洁性和有效性而著名。

以下是一个简化的示例，使用PyTorch框架加载MNIST数据集并构建VGG风格的模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 超参数设置
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
epochs = 5

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# VGG风格模型定义
class VGG16(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGG16, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            # ... 添加更多的层来形成完整的VGG16结构 ...
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(1024, 512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(512, 10),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)  # Flatten the tensor
        x = self.classifier(x)
        return x

# 实例化模型
model = VGG16()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 打印训练信息
        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f'Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(data)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}')

# 测试模型
model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        test_loss += criterion(output, target).item()
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

test_loss /= len(test_loader.dataset)
print(f'\nTest set: Average loss: {test_loss:.4f}, Accuracy: {correct}/{len(test_loader.dataset)} ({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n')

# 请注意，代码只是一个示例，VGG16模型的其余部分和数据增强、正则化等未在此处完全展开。

这段代码首先导入了必要的库和模块，设置了训练的超参数，然后定义了数据预处理和加载过程。接着定义了一个简化的VGG16模型，并使用MNIST数据集进行训练和测试。这段代码只是一个基础的示范，实际应用中可能需要进一步的调整和优化。