基于pytorch的采用胶囊网络分类mnist数据集代码

时间: 2023-07-21 14:45:23 浏览: 163
下面是一个基于PyTorch的胶囊网络分类MNIST数据集的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义胶囊层 class CapsuleLayer(nn.Module): def __init__(self, num_capsules, num_route_nodes, in_channels, out_channels): super(CapsuleLayer, self).__init__() self.num_route_nodes = num_route_nodes self.num_capsules = num_capsules self.route_weights = nn.Parameter(torch.randn(num_capsules, num_route_nodes, in_channels, out_channels)) def forward(self, x): # x shape: batch_size, num_route_nodes, in_channels # expand input tensor to match route_weights u_hat = torch.matmul(x[:, None, :, None], self.route_weights[None, :, :, :]) # shape: batch_size, num_capsules, num_route_nodes, out_channels b_ij = torch.zeros(x.size(0), self.num_capsules, self.num_route_nodes, 1) # 路由算法 num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c_ij = nn.functional.softmax(b_ij, dim=1) s_j = (c_ij * u_hat).sum(dim=2, keepdim=True) v_j = self.squash(s_j) if i != num_iterations - 1: update = (u_hat * v_j).sum(dim=-1, keepdim=True) b_ij = b_ij + update return v_j.squeeze() def squash(self, tensor): norm_squared = (tensor ** 2).sum(dim=-1, keepdim=True) norm = torch.sqrt(norm_squared) scale = norm_squared / (1 + norm_squared) return scale * tensor / norm # 定义胶囊网络 class CapsuleNet(nn.Module): def __init__(self): super(CapsuleNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 256, kernel_size=9) self.primary_caps = CapsuleLayer(num_capsules=8, num_route_nodes=-1, in_channels=256, out_channels=32) self.digit_caps = CapsuleLayer(num_capsules=10, num_route_nodes=32, in_channels=8, out_channels=16) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(16 * 10, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 784), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.primary_caps(x) x = self.digit_caps(x).squeeze().transpose(0, 1) classes = (x ** 2).sum(dim=-1) ** 0.5 classes = nn.functional.softmax(classes, dim=-1) _, max_length_indices = classes.max(dim=1) masked = torch.autograd.Variable(torch.sparse.torch.eye(10)).cuda()[:, max_length_indices] reconstructions = self.decoder((x * masked[:, :, None]).view(x.size(0), -1)) return classes, reconstructions # 定义训练函数 def train(model, train_loader, optimizer, criterion, epoch): model.train() train_loss = 0 correct = 0 for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.cuda(), target.cuda() optimizer.zero_grad() classes, reconstructions = model(data) loss = criterion(data.view(data.size(0), -1), reconstructions) + 0.0005 * (classes ** 2).sum() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() pred = classes.data.max(1)[1] correct += pred.eq(target.data).cpu().sum() print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}\tAccuracy: {:.2f}%'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), train_loss / len(train_loader), 100. * correct / len(train_loader.dataset))) # 定义测试函数 def test(model, test_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.cuda(), target.cuda() classes, reconstructions = model(data) test_loss += criterion(data.view(data.size(0), -1), reconstructions).item() pred = classes.data.max(1)[1] correct += pred.eq(target.data).cpu().sum() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.2f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset))) # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2) # 实例化模型和优化器 model = CapsuleNet().cuda() optimizer = optim.Adam(model.parameters()) # 定义损失函数 criterion = nn.MSELoss(reduction='sum') # 训练模型 for epoch in range(1, 11): train(model, train_loader, optimizer, criterion, epoch) test(model, test_loader, criterion) ``` 在这个示例中,我们使用PyTorch实现了一个简单的胶囊网络,并使用MNIST数据集对其进行了训练和测试。在训练过程中,我们使用MSE Loss作为损失函数,同时加入Margin Loss以帮助训练网络。在测试过程中,我们使用分类准确率作为性能指标。
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