使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN），对MNIST数据集中的手写数字进行分类_采用卷积神经网络分类mnist数据集

这是一个使用PyTorch实现的卷积神经网络（CNN），用于对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

该网络由两个卷积层组成，其中间有ReLU激活函数和最大池化层。第一个卷积层有16个过滤器，过滤器大小为5x5，填充为2，以保持输出大小与输入相同。第二个卷积层有32个过滤器，与第一个卷积层具有相同的过滤器大小和填充。在第二个卷积层之后，输出被展平，并通过具有10个输出神经元的全连接层传递，对应于10个可能的数字。从全连接层的输出经过softmax激活函数，以获得最终分类概率。

使用Adam优化器以0.001的学习率和交叉熵损失函数进行训练。训练使用批量大小为50进行一次，测试时使用前2000个测试图像，将网络输出与真实标签进行比较，以获取模型的准确性。

以下是两层卷积的完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision  # 数据库模块
import matplotlib.pyplot as plt

torch.manual_seed(1)  # reproducible

# Hyper Parameters
EPOCH = 1  # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次
BATCH_SIZE = 50
LR = 0.001  # 学习率
DOWNLOAD_MNIST = True  # 如果你已经下载好了mnist数据就写上 False

# Mnist 手写数字
train_data = torchvision.datasets.MNIST(
    root='./mnist/',  # 保存或者提取位置
    train=True,  # this is training data
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),  # 转换 PIL.Image or numpy.ndarray 成
    # torch.FloatTensor (C x H x W), 训练的时候 normalize 成 [0.0, 1.0] 区间
    download=DOWNLOAD_MNIST,  # 没下载就下载, 下载了就不用再下了
)
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False)

# 批训练 50samples, 1 channel, 28x28 (50, 1, 28, 28)
train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

# 为了节约时间, 我们测试时只测试前2000个
test_x = torch.unsqueeze(test_data.data, dim=1).type(torch.FloatTensor)[
         :2000] / 255.  # shape from (2000, 28, 28) to (2000, 1, 28, 28), value in range(0,1)
test_y = test_data.test_labels[:2000]


class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(  # input shape (1, 28, 28)
            nn.Conv2d(
                in_channels=1,  # input height
                out_channels=16,  # n_filters
                kernel_size=5,  # filter size
                stride=1,  # filter movement/step
                padding=2,  # 如果想要 con2d 出来的图片长宽没有变化, padding=(kernel_size-1)/2 当 stride=1
            ),  # output shape (16, 28, 28)
            nn.ReLU(),  # activation
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),  # 在 2x2 空间里向下采样, output shape (16, 14, 14)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(  # input shape (16, 14, 14)
            nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),  # output shape (32, 14, 14)
            nn.ReLU(),  # activation
            nn.MaxPool2d(2),  # output shape (32, 7, 7)
        )
        self.out = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)  # fully connected layer, output 10 classes

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平多维的卷积图成 (batch_size, 32 * 7 * 7)
        output = self.out(x)
        return output


cnn = CNN()
print(cnn)  # net architecture
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=LR)  # optimize all cnn parameters
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()  # the target label is not one-hotted

# training and testing
for epoch in range(EPOCH):
    for step, (b_x, b_y) in enumerate(train_loader):  # 分配 batch data, normalize x when iterate train_loader
        output = cnn(b_x)  # cnn output
        loss = loss_func(output, b_y)  # cross entropy loss
        optimizer.zero_grad()  # clear gradients for this training step
        loss.backward()  # backpropagation, compute gradients
        optimizer.step()  # apply gradients
        
test_output = cnn(test_x[:10])
pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y, 'prediction number')
print(test_y[:10].numpy(), 'real number')

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运行结果：

增加一层卷积，改成三层卷积，以下是完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt

torch.manual_seed(1)

EPOCH = 1
BATCH_SIZE = 50
LR = 0.001
DOWNLOAD_MNIST = True

train_data = torchvision.datasets.MNIST(
    root='./mnist/',
    train=True,
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
    download=DOWNLOAD_MNIST,
)
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False)

train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

test_x = torch.unsqueeze(test_data.data, dim=1).type(torch.FloatTensor)[:2000] / 255.
test_y = test_data.targets[:2000]


class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(
                in_channels=1,
                out_channels=16,
                kernel_size=5,
                stride=1,
                padding=2,
            ),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )
        self.out = nn.Linear(64 * 3 * 3, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        output = self.out(x)
        return output


cnn = CNN()
print(cnn)
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=LR)
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(EPOCH):
    for step, (b_x, b_y) in enumerate(train_loader):
        output = cnn(b_x)
        loss = loss_func(output, b_y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

test_output = cnn(test_x[:10])
pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y, 'prediction number')
print(test_y[:10].numpy(), 'real number')

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这个网络与之前的网络类似，但增加了一个卷积层。第三个卷积层有64个过滤器，与前面两个卷积层一样，过滤器大小为5x5和填充为2。在第三个卷积层之后，输出被展平，并通过具有10个输出神经元的全连接层传递，对应于10个可能的数字。从全连接层的输出经过softmax激活函数，以获得最终分类概率。
训练和测试的方式与之前的网络相同。注意，使用三层卷积神经网络的深度可能导致训练时间更长，但它也可以提高模型的准确性。在这个例子中，增加了一个卷积层，这可能会增加模型的复杂性和准确性。

可以通过调整其他超参数，例如学习率和批大小等来优化模型。还可以尝试使用其他的优化器，例如随机梯度下降（SGD）或带有动量的SGD。

此外，还可以通过增加更多的卷积层和其他类型的层来进一步增加模型的深度和复杂性，例如残差层或转置卷积层等。

最重要的是，要注意防止过拟合。可以使用各种技术来减轻过拟合的影响，例如dropout，正则化和早期停止等。