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目录

1.导包

2.torchvision数据处理的方法 

3.下载加载手写数字的训练数据集 

4.下载加载手写数字的测试数据集  

5. 将训练数据与测试数据 转换成dataloader

6.转成迭代器取数据 

7.创建模型 

8. 把model拷到GPU上面去

9. 定义损失函数

10. 定义优化器

11. 定义训练过程

12.最终运行测试 

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1.导包

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

torch.__version__

'2.4.1+cu121'

# 检查GPU是否可用
torch.cuda.is_available()

True

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')device

device(type='cuda', index=0)

# pytorch中使用GPU进行训练的主要流程注意点：
#1. 把模型转移到GPU上. 
#2. 将每一批次的训练数据转移到GPU上.  

# torchvision 内置了常用的数据集和常见的模型. 
#使用pyTorch框架 整迁移学习时，可以从torchvision中加载出来 

2.torchvision数据处理的方法 

import torchvisionfrom torchvision import datasets, transforms

 # transforms.ToTensor  的作用如下：
# 1. 把数据转化为tensor
# 2. 数据的值转化为0到1之间. 
# 3. 会把channel放到第一个维度上.

# transforms用来做数据增强, 数据预处理等功能的. 
#Compose()可以将很多数据处理的方法组合起来， 用列表来组合
transformation = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),])

3.下载加载手写数字的训练数据集 

#下载获取手写数字数据集MNIST  ，获取其中的训练数据集
#train=True表示获取训练数据集
train_ds = datasets.MNIST('./', train=True, transform=transformation, download=True)

datasets

<module 'torchvision.datasets' from 'D:\\anaconda3\\lib\\site-packages\\torchvision\\datasets\\__init__.py'>

4.下载加载手写数字的测试数据集  

# 下载获取 手写数字的 测试数据集
#train=False表示获取测试数据集
test_ds = datasets.MNIST('./', train=False, transform=transformation, download=True)

5. 将训练数据与测试数据 转换成dataloader

# 将训练数据与测试数据 转换成dataloader
train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=64, shuffle=True)   #shuffle=True表示打乱数据
test_dl = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_size=256)  #测试数据时，不需要进行反向传播，可以将batch_size的值给大一些

6.转成迭代器取数据 

#可迭代对象 与 迭代器 不同
#train_dl是可迭代对象
#iter()将train_dl可迭代对象的数据 变成 迭代器
#next()从迭代器中取出一批数据
images, labels = next(iter(train_dl))

#tensorflow中图片的表现形式[batch, hight, width, channel]
# pytorch中图片的表现形式[batch, channel, hight, width]
images.shape

torch.Size([64, 1, 28, 28])

labels  #还没有one_hot编码的

tensor([1, 1, 2, 3, 2, 1, 8, 4, 5, 8, 4, 3, 0, 0, 4, 8, 2, 3, 3, 7, 3, 0, 5, 5,5, 6, 7, 2, 9, 4, 7, 9, 6, 7, 1, 4, 3, 9, 2, 4, 6, 4, 1, 1, 9, 2, 4, 7,7, 6, 2, 6, 8, 1, 3, 5, 4, 7, 5, 0, 6, 0, 9, 1])

img = images[0]   #取一张图的数据

img.shape  #一张图数据的形状   #三维数据 不方便可视化

img = img.numpy()  #可以先将数据转成numpy数据类型， 再进行数据降维，  再进行可视化

img = np.squeeze(img)  #数据降维，降一个维度，把只有1的维度降掉， 将形状变成(28, 28)

img.shape

(28, 28)

plt.imshow(img, cmap='gray')   #图片数据可视化

 

7.创建模型 

class Model(nn.Module):    #继承nn.Moduledef __init__(self):    #重写方法super().__init__() #继承父类的方法#无论经过什么层，batch_size一直保持不变(第一个数)#第一层卷积层#nn.Conv2d(输入的通道数, 自定义输出的通道数=这一层使用的卷积核的个数, 卷积核的大小)#输出的通道数=卷积核的个数（神经元个数）#nn.Conv2d（）参数dilation=1(默认值)，表示 不膨胀卷积#padding 默认为0#卷积核的大小为奇数时，padding=valid， 图片大小= （（原图片大小w - 卷积核的大小F）+ 1） /   步长s （此时步长默认steps = 1）self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3)# in: 64, 1, 28 , 28 -> out: 64, 32, 26, 26#池化层nn.MaxPool2d((卷积核的大小))   ，卷积核的大小可以用元组（2,2）表示，或者直接用一个数2表示   #strip步长默认为2#池化层的数值设置一般都一样，可重复使用，创建一次就行#卷积核的大小为偶数时，padding=same， 图片大小= 原图片大小w  / 步长s（此时的步长steps默认为2）#上一句化 等同于 经过一次池化层，原图片大小减半#经过池化层，输入通道数=上一层的输出通道数=上一层使用的卷积核个数self.pool = nn.MaxPool2d((2, 2)) # out: 64, 32, 13, 13
#         self.pool = nn.MaxPool2d(2)  #等同于上一行代码#第二层卷积核nn.Conv2d(上一层卷积的输出通道数, 自定义在这一层使用的卷积核的个数, 3)self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3)# in: 64, 32, 13, 13 -> out: 64, 64, 11, 11# 再加一层池化操作, in: 64, 64, 11, 11  --> out: 64, 64, 5, 5#第一层全连接层（输入通道数=上一层维度形状相乘，自定义输出通道数量=这一层使用的神经元数量）self.linear_1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 256)#第二层全连接层（输入通道数=上一层输出通道数，自定义输出通道数=问题分类数量（数字识别0~9，共10个数字））self.linear_2 = nn.Linear(256, 10)#定义前向传播def forward(self, input):#链式调用     #relu激活函数（第一层卷积层）  #调用自定义方法，需要加上self.x = F.relu(self.conv1(input))x = self.pool(x)           #第二层：池化层x = F.relu(self.conv2(x))  #第三层：卷积层，然后+ relu激活函数x = self.pool(x)           #第四层：池化层# flatten 展平， 进行维度变形x = x.view(-1, 64 * 5 * 5)   # （每批次具有64个样本， 特征数量）x = F.relu(self.linear_1(x)) #第五层：全连接层+激活函数relux = self.linear_2(x)       #第六层：输出层     #一般会在这一层之后添加一个sigmoid函数，这里没有加，后面需要处理一下return x

8. 把model拷到GPU上面去

model = Model()# 把model拷到GPU上面去
model.to(device)

Model((conv1): Conv2d(1, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))(pool): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)(conv2): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))(linear_1): Linear(in_features=1600, out_features=256, bias=True)(linear_2): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)

9. 定义损失函数

#定义损失函数
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

10. 定义优化器

#定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

11. 定义训练过程

#定义训练过程
def fit(epoch, model, train_loader, test_loader):#声明变量correct = 0      #预测准确的数量total = 0        #总共的样本数量running_loss = 0 #每运行一次的累计损失for x, y in train_loader:# 把CPU上的数据放到GPU上去. x, y = x.to(device), y.to(device)y_pred = model(x)loss = loss_fn(y_pred, y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()with torch.no_grad():  #不计算梯度求导时#计算预测值   #argmax()是取最大值的索引， y_pred是10个预测数字的概率（包含10个概率数值），是二维数据类型   # dim=1表示取第二个维度上的索引：列上y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)#计算预测准确的数量，  #.item()表示把sum（）求和的聚合运算（bool值会直接用1或0表示）之后的 标量（一个具体的数）取出来correct += (y_pred == y).sum().item()total += y.size(0)  #总共样本数量running_loss += loss.item()  #每运行一次的累计损失epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  #计算平均损失epoch_acc = correct / total  #计算准确率# 测试过程，不需要计算梯度求导test_correct = 0test_total = 0test_running_loss = 0with torch.no_grad():for x, y in test_loader:x, y = x.to(device), y.to(device)y_pred = model(x)loss = loss_fn(y_pred, y)y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)test_correct += (y_pred == y).sum().item()test_total += y.size(0)test_running_loss += loss.item()test_epoch_loss = test_running_loss / len(test_loader.dataset)test_epoch_acc = test_correct / test_totalprint('epoch: ', epoch,'loss: ', round(epoch_loss, 3),    #3表示三位小数'accuracy: ', round(epoch_acc, 3),'test_loss: ', round(test_epoch_loss, 3),'test_accuracy: ', round(test_epoch_acc))return epoch_loss, epoch_acc, test_epoch_loss, test_epoch_acc

12.最终运行测试 

epochs = 20     #指定运行的次数
train_loss = []
train_acc = []
test_loss = []
test_acc = []
for epoch in range(epochs):epoch_loss, epoch_acc, test_epoch_loss, test_epoch_acc = fit(epoch, model, train_dl, test_dl)train_loss.append(epoch_loss)train_acc.append(epoch_acc)test_loss.append(epoch_loss)test_acc.append(epoch_acc)