class Mnist_CNN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 定义每一层模型 前五行为卷积层,后两行为全连接层 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=0) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(3*3*64, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 10)
时间: 2023-10-05 13:13:56 浏览: 61
这段代码定义了一个卷积神经网络模型,它继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。具体的实现过程如下:
1. 在 `__init__` 方法中定义了每一层模型,包括 3 个卷积层和 2 个全连接层。
2. 第一个卷积层 `self.conv1` 输入通道数为 1,输出通道数为 32,卷积核大小为 3x3,步长为 1,填充为 0。
3. 第一个池化层 `self.pool1` 输入为上一层的输出,池化核大小为 2x2,步长为 2,填充为 0。
4. 第二个卷积层 `self.conv2` 输入通道数为 32,输出通道数为 64,卷积核大小为 3x3,步长为 1,填充为 0。
5. 第二个池化层 `self.pool2` 输入为上一层的输出,池化核大小为 2x2,步长为 2,填充为 0。
6. 第三个卷积层 `self.conv3` 输入通道数为 64,输出通道数为 64,卷积核大小为 3x3,步长为 1,填充为 0。
7. 第一个全连接层 `self.fc1` 输入大小为 3x3x64,输出大小为 64。
8. 第二个全连接层 `self.fc2` 输入大小为 64,输出大小为 10,对应于 MNIST 数据集的 10 个类别。
这个卷积神经网络模型包括了卷积层、池化层和全连接层,其中卷积层和池化层用于提取输入图像的特征,全连接层用于将特征映射到输出类别上。该模型的特点是使用了多层卷积和池化操作,能够提取图像的多层次特征,从而提高模型的准确率。
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fashionmnist数据集_pytorch进行fashion mnist数据集分类
好的,以下是使用PyTorch对Fashion MNIST数据集进行分类的示例代码:
首先,我们需要导入必要的库和模块:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
```
然后,我们需要下载并加载数据集。Fashion MNIST数据集可以通过以下方式下载:
```python
train_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train=True,
download=True,
transform=transforms.ToTensor()
)
test_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train=False,
download=True,
transform=transforms.ToTensor()
)
```
接下来,我们需要定义一个神经网络模型。在这个例子中,我们使用了一个简单的卷积神经网络:
```python
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(7 * 7 * 64, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10)
)
def forward(self, x):
out = self.layer1(x)
out = self.layer2(out)
out = out.reshape(out.size(0), -1)
out = self.fc(out)
return out
```
然后,我们需要定义损失函数和优化器:
```python
model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
最后,我们可以开始训练模型并评估其性能:
```python
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=100, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=100, shuffle=False)
for epoch in range(10):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
if (i + 1) % 100 == 0:
print(f"Epoch [{epoch + 1}/{10}], Step [{i + 1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}")
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")
```
这就是使用PyTorch对Fashion MNIST数据集进行分类的示例代码。希望能对你有所帮助!
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')
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。