import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')
时间: 2023-06-12 09:08:28 浏览: 138
这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型(Convolutional Neural Network, CNN)来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码。
首先,定义了一个名为 Net 的类,继承自 nn.Module,这个类包含了卷积层(conv1 和 conv2)、全连接层(fc1 和 fc2)和激活函数(ReLU),其中,卷积层用于从输入图像中提取特征,全连接层用于将提取到的特征映射到输出类别上。
然后,使用 PyTorch 提供的 DataLoader 工具将 MNIST 数据集加载进来,并将其转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型。在训练模型时,使用 SGD 优化器(optimizer)对模型参数进行优化,其中,学习率为 0.01,动量为 0.5。在每个 epoch 中,使用 for 循环遍历数据集中的每个 batch,对每个 batch 的数据进行前向传播(forward)和反向传播(backward),并用优化器更新模型参数。
最后,使用 PyTorch 提供的 torch.save() 方法将训练好的模型保存到本地。
相关问题
import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils. data import DataI oader 补全代码
下面是一个基本的 PyTorch MNIST 数据集训练代码示例,包括数据加载、模型定义、优化器和损失函数的定义以及训练过程。
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
x = x.view(-1, 320)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
net = Net()
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
def train(epoch):
net.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = net(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 10 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
def test():
net.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = net(data)
test_loss += criterion(output, target)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))
for epoch in range(1, 5):
train(epoch)
test()
```
这是一个简单的卷积神经网络模型,用于对 MNIST 手写数字进行分类。训练过程中使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。
from torch.utils.data import DataLoader from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
这两个模块是用于 PyTorch 中进行数据加载和学习率调整的。
`DataLoader` 是 PyTorch 提供的一个数据加载器,用于方便地读取训练数据并将其转换为 PyTorch 中的张量。它可以自动进行批处理、随机打乱、并行加载等操作,帮助我们更加高效地训练模型。
`LambdaLR` 则是 PyTorch 中学习率调整的一种方式,它可以根据一个给定的函数来动态地调整学习率。具体来说,我们可以通过 `LambdaLR` 将原始学习率乘以一个函数返回的系数,从而实现学习率的动态调整。这种方式可以在训练过程中动态地调整学习率,以便更好地适应不同的训练阶段和数据分布。
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