使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）源码（详细步骤讲解+注释版） 01 手写数字识别_pytorch 一维cnn手写数据集分类代码

本篇博客的完整代码可从此处获取或文末留下邮箱申请。

1 卷积神经网络（CNN）简介

在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进行提取，再通过多层网络对特征进行分类和判断。

CNN的网络结构通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层的作用是对输入图像的特征进行提取，池化层的作用是减少数据的维度，以提高计算效率；全连接层则用于对特征进行分类和判断。

CNN可以通过训练学习到输入图像的特征表示，从而可以在未知图像上进行分类、识别等任务。它已经成为计算机视觉领域的重要技术，在诸多应用中取得了良好的效果。

2 从普通BP到CNN的网路结构转变

以前面建立好的手写数字分类器为例，（使用PyTorch构建神经网络构建手写数字分类器）在模型结构定义中，需要对神经网络层做出相应的修改：

        self.model = nn.Sequential(
            # expand 1 to 10 filters
            nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5, stride=2),
            nn.LeakyReLU(0.02),
            nn.BatchNorm2d(10),
        
            # 10 filters to 10 filters
            nn.Conv2d(10, 10, kernel_size=3, stride=2),
            nn.LeakyReLU(0.02),
            nn.BatchNorm2d(10),
            
            View(250),
            nn.Linear(250, 10),
            nn.Sigmoid()
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更新后的神经网络架构如下：

1. 第一个卷积层：把1个通道的输入图像扩展为10个通道，使用5x5的卷积核，步长为2。
2. 第二个卷积层：10个通道的输入图像不变，使用3x3的卷积核，步长为2。
3. 第一个全连接层：把250个节点的一维向量映射到10个节点。

其中用到的函数的含义：
4. Conv2d：对由一个或多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积。第1个参数是输入参数，对于黑白图像，输入的通道数即为1。第2个参数是输出通道的数量。在上面的代码中，我们创建了10个卷积核，从而生成10个特征图。kernel_size函数代表了卷积核的大小，使用的是5×5的卷积核。stride是卷积核移动时的大小。该数值小于卷积核大小时，说明卷积核所覆盖的区域有重叠。
5. LeakyReLU：非线性激活函数，常用于生成对抗网络。
6. BatchNorm2d：批量归一化，用于提高网络的稳定性和收敛速度。
7. View：将多维张量展平为一维向量。(自定义函数，详见完整代码)
8. Sigmoid：S形函数，用于二分类问题的输出。

对于一个28*28像素的图片，第一步卷积之后将会生成一个12*12像素的图片（计算方式：共走了 $\frac{28-5}{2}$ 步）。第二步卷积之后将会生成一个5*5像素的图片（计算方式：共走了 $\frac{12-3}{2}$ 步）。

3 从普通BP到CNN的辅助修改

在网络结构中用到了View函数，在上面的参考博文中并未涉及这部分代码，因此把这给你功能进行补充。(与人脸识别篇代码中的View完全相同)

class View(nn.Module):
    def __init__(self, shape):
        super().__init__()
        self.shape = shape,

    def forward(self, x):
        return x.view(*self.shape)
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此外，修改后的CNN网络结构，其传入的图片应将其修改为4D数据。因此在模型训练时，将传入的数据进行变形。

start_time = time.perf_counter()  # 计时开始
C = Classifier()
epochs = 3
for i in range(epochs):
    print('training epoch', i+1, 'of', epochs)
    for label, image_data_tensor, target_tensor in mnist_dataset:
        C.train(image_data_tensor.view(1, 1, 28, 28), target_tensor)
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注：上面两个VIEW并不相同，一个是我们自行定义用于分类器类使用的函数，一个是torch的自带功能。
除此之外代码均可保持不变，这部分的原始代码可在此找到到或文末留言申请。

4 模型评估

在训练初期，可以看到模型的损失呈现迅速下降。下面使用测试集对模型准确率进行评价：

使用一张图片来查看模型的生成。此处我们分别选择了一张数字0和数字6，可以发现与BP模型相比，CNN模型对结果变得更有信心了。