用pytorch搭建卷积神经网络

使用PyTorch搭建卷积神经网络可以很容易地实现手写数字识别。首先需要导入PyTorch库，并加载手写数字数据集。然后，可以定义卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。接着，可以定义损失函数和优化器，并进行模型训练。最后，可以使用测试集对模型进行评估。整个过程需要注意超参数的选择和调整，以达到最佳的识别效果。

相关问题

PyTorch搭建卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别测试

好的，让我们开始。首先，需要准备 MNIST 数据集。可以使用 PyTorch 内置的 torchvision.datasets 库来下载并加载数据集。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，我们可以定义我们的卷积神经网络模型。这里我们定义了两个卷积层和两个全连接层。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)
        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = F.log_softmax(x, dim=1)
        return output

net = Net()

接下来，我们可以定义损失函数和优化器。在这个例子中，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

现在，我们可以开始训练我们的模型。在每个 epoch 中，我们将遍历整个训练集，并使用随机梯度下降进行优化。此外，我们还将计算模型在测试集上的准确率。

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每 100 个 mini-batches 输出一次损失
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            images, labels = data
            outputs = net(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
        100 * correct / total))

训练完成后，我们可以保存模型并测试它在新数据上的性能。

PATH = './cnn.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

# 测试
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

outputs = net(images)

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % predicted[j] for j in range(10)))

恭喜你，现在你已经成功地使用 PyTorch 搭建了一个卷积神经网络，并且能够对手写数字进行识别！

pytorch 搭建3d卷积神经网络

PyTorch是现代的深度学习框架，为研究人员和开发人员提供了很好的工具和支持。在PyTorch中，我们可以轻松地搭建3D卷积神经网络。

首先，我们需要导入必要的包。PyTorch包含了torch.nn模块，它提供我们搭建神经网络所需的各种工具和模块。我们还需要一个包，就是torchvision.models模块，里面包含已经搭好的模型，我们可以使用它们。

接着，我们要定义我们的3D卷积神经网络。定义方法如下：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.conv1 = nn.Conv3d(1, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm3d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        
        self.conv2 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm3d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        
        self.conv3 = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm3d(256)
        self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
        
        self.pool = nn.MaxPool3d((2, 2, 2))
        
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8 * 8, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        
        x = self.conv3(x)
        x = self.bn3(x)
        x = self.relu3(x)
        
        x = self.pool(x)
        
        x = x.view(-1, 256 * 8 * 8 * 8)
        
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        
        return x

这里我们定义了一个名为Net的类。在__init__函数中，我们定义了三层卷积层，每一层后面跟着一个BatchNormalization层和ReLU激活层。之后我们定义一个池化层，最后是两层全连接层，其中第二层的输出是类别数目。

在forward函数中，我们把输入x通过卷积层、池化层、全连接层的顺序处理，最后输出。

接着，我们就可以对我们的三维数据进行训练了，使用PyTorch内置的optim包进行优化器的定义，再使用loss进行计算。

其中，数据需要先引入PyTorch，再进行一些简单的预处理，然后导入DataLoader中，以便进行网络训练。

import torch.optim as optim

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

trainloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16,
                          shuffle=True, num_workers=4)

最后，我们就可以进行训练了。在训练过程中，我们一般选择mini-batch的方式进行，即把数据集分成若干个小批次进行训练，并在每个小批次训练完后更新网络权重。

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch+1, i+1, running_loss/100))
            running_loss = 0.0
    
print('Finished Training')

随着迭代次数的增加，我们的网络会逐渐提高准确性。在训练完整个数据集后，我们可以对网络进行评估并进行可视化分析。

以上是使用PyTorch搭建3D卷积神经网络的过程。我们可以通过PyTorch提供的工具和模块，轻松地建立自己的卷积神经网络，并进行训练、评估。