飞浆平台尝试基于MNIST手写数字识别数据集,设计合适的前馈神经网络进行实验,并取得95%以上的准确率。
时间: 2024-03-25 08:40:55 浏览: 13
以下是在飞浆平台上使用前馈神经网络进行MNIST手写数字识别的一个示例代码:
```python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
# 加载MNIST数据集
train_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=128)
test_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=128)
# 定义输入层
input = fluid.layers.data(name='input', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
# 定义第一个卷积层,使用5x5的卷积核,输出通道数为20,步长为1
conv_pool_1 = fluid.nets.simple_img_conv_pool(
input=input,
filter_size=5,
num_filters=20,
pool_size=2,
pool_stride=2,
act='relu')
# 定义第二个卷积层,使用5x5的卷积核,输出通道数为50,步长为1
conv_pool_2 = fluid.nets.simple_img_conv_pool(
input=conv_pool_1,
filter_size=5,
num_filters=50,
pool_size=2,
pool_stride=2,
act='relu')
# 定义全连接层,输出大小为10,对应10个数字
fc = fluid.layers.fc(input=conv_pool_2, size=10, act='softmax')
# 定义损失函数,使用交叉熵损失函数
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=fc, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
# 定义优化方法,使用Adam优化器
optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=0.001)
optimizer.minimize(avg_cost)
# 定义评估程序,使用分类准确率作为评估指标
accuracy = fluid.evaluator.Accuracy(input=fc, label=label)
# 定义训练程序
place = fluid.CUDAPlace(0) # 使用GPU训练
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 开始训练
for pass_id in range(10):
accuracy.reset()
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
img_data, label_data = data
img_data = img_data.reshape((-1, 1, 28, 28))
label_data = label_data.reshape((-1, 1))
outs = exe.run(
fluid.default_main_program(),
feed={'input': img_data, 'label': label_data},
fetch_list=[avg_cost, accuracy.metrics[0]])
if batch_id % 100 == 0:
print('Pass %d, Batch %d, Cost %f, Acc %f' %
(pass_id, batch_id, outs[0], outs[1]))
# 在测试集上进行评估
accuracy.reset()
for batch_id, data in enumerate(test_reader()):
img_data, label_data = data
img_data = img_data.reshape((-1, 1, 28, 28))
label_data = label_data.reshape((-1, 1))
acc_val = exe.run(
fluid.default_main_program(),
feed={'input': img_data, 'label': label_data},
fetch_list=[accuracy.metrics[0]])
print('Test Acc %f' % acc_val[0])
```
该程序使用了两个卷积层和一个全连接层,其中卷积层使用5x5的卷积核,步长为1,池化层使用大小为2x2的池化核,步长也为2。训练过程中使用Adam优化器进行参数优化,评估指标为分类准确率。在训练10个epoch后,在测试集上的准确率可以达到95%以上。
注意,由于这份代码使用了卷积神经网络,因此需要使用GPU进行训练。如果你的机器没有GPU或者GPU显存不足,可以尝试使用CPU进行训练,但训练速度会比较慢。