PyTorch上實作卷積神經網路CNN的方法

本篇文章主要介紹了PyTorch上實現卷積神經網路CNN的方法，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起來看看吧

一、卷積神經網路

卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）原本是為解決影像識別等問題設計的，CNN現在的應用已經不限於圖像和視頻，也可用於時間序列訊號，例如音頻訊號和文字資料等。 CNN作為一個深度學習架構被提出的最初訴求是降低對影像資料預處理的要求，避免複雜的特徵工程。在卷積神經網路中，第一個卷積層會直接接受影像像素層級的輸入，每一層卷積（濾波器）都會擷取資料中最有效的特徵，這種方法可以擷取到影像中最基礎的特徵，而後再進行組合和抽象形成更高階的特徵，因此CNN在理論上具有對影像縮放、平移和旋轉的不變性。

卷積神經網路CNN的重點是局部連結（LocalConnection）、權值共享（WeightsSharing）和池化層（Pooling）中的降採樣（Down-Sampling）。其中，局部連接和權值共享降低了參數量，使訓練複雜度大大下降並減輕了過度擬合。同時權值共享也賦予了卷積網路對平移的容忍性，池化層降採樣則進一步降低了輸出參數量並賦予模型對輕度形變的容忍性，提高了模型的泛化能力。可以把捲積層卷積操作理解為用少量參數在影像的多個位置上提取相似特徵的過程。

二、程式碼實作

#

import torch 
import torch.nn as nn 
from torch.autograd import Variable 
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 
 
# 获取训练集dataset 
training_data = torchvision.datasets.MNIST( 
       root='./mnist/', # dataset存储路径 
       train=True, # True表示是train训练集，False表示test测试集 
       transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将原数据规范化到（0,1）区间 
       download=DOWNLOAD_MNIST, 
       ) 
 
# 打印MNIST数据集的训练集及测试集的尺寸 
print(training_data.train_data.size()) 
print(training_data.train_labels.size()) 
# torch.Size([60000, 28, 28]) 
# torch.Size([60000]) 
 
plt.imshow(training_data.train_data[0].numpy(), cmap='gray') 
plt.title('%i' % training_data.train_labels[0]) 
plt.show() 
 
# 通过torchvision.datasets获取的dataset格式可直接可置于DataLoader 
train_loader = Data.DataLoader(dataset=training_data, batch_size=BATCH_SIZE, 
                shuffle=True) 
 
# 获取测试集dataset 
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False) 
# 取前2000个测试集样本 
test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1), 
         volatile=True).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255 
# (2000, 28, 28) to (2000, 1, 28, 28), 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( # (1,28,28) 
           nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, 
                stride=1, padding=2), # (16,28,28) 
    # 想要con2d卷积出来的图片尺寸没有变化, padding=(kernel_size-1)/2 
           nn.ReLU(), 
           nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # (16,14,14) 
           ) 
    self.conv2 = nn.Sequential( # (16,14,14) 
           nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2), # (32,14,14) 
           nn.ReLU(), 
           nn.MaxPool2d(2) # (32,7,7) 
           ) 
    self.out = nn.Linear(32*7*7, 10) 
 
  def forward(self, x): 
    x = self.conv1(x) 
    x = self.conv2(x) 
    x = x.view(x.size(0), -1) # 将（batch，32,7,7）展平为（batch，32*7*7） 
    output = self.out(x) 
    return output 
 
cnn = CNN() 
print(cnn) 
''''' 
CNN ( 
 (conv1): Sequential ( 
  (0): Conv2d(1, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) 
  (1): ReLU () 
  (2): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1)) 
 ) 
 (conv2): Sequential ( 
  (0): Conv2d(16, 32, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) 
  (1): ReLU () 
  (2): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1)) 
 ) 
 (out): Linear (1568 -> 10) 
) 
''' 
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=LR) 
loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 
 
for epoch in range(EPOCH): 
  for step, (x, y) in enumerate(train_loader): 
    b_x = Variable(x) 
    b_y = Variable(y) 
 
    output = cnn(b_x) 
    loss = loss_function(output, b_y) 
    optimizer.zero_grad() 
    loss.backward() 
    optimizer.step() 
 
    if step % 100 == 0: 
      test_output = cnn(test_x) 
      pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.squeeze() 
      accuracy = sum(pred_y == test_y) / test_y.size(0) 
      print('Epoch:', epoch, '|Step:', step, 
         '|train loss:%.4f'%loss.data[0], '|test accuracy:%.4f'%accuracy) 
 
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') 
''''' 
Epoch: 0 |Step: 0 |train loss:2.3145 |test accuracy:0.1040 
Epoch: 0 |Step: 100 |train loss:0.5857 |test accuracy:0.8865 
Epoch: 0 |Step: 200 |train loss:0.0600 |test accuracy:0.9380 
Epoch: 0 |Step: 300 |train loss:0.0996 |test accuracy:0.9345 
Epoch: 0 |Step: 400 |train loss:0.0381 |test accuracy:0.9645 
Epoch: 0 |Step: 500 |train loss:0.0266 |test accuracy:0.9620 
Epoch: 0 |Step: 600 |train loss:0.0973 |test accuracy:0.9685 
Epoch: 0 |Step: 700 |train loss:0.0421 |test accuracy:0.9725 
Epoch: 0 |Step: 800 |train loss:0.0654 |test accuracy:0.9710 
Epoch: 0 |Step: 900 |train loss:0.1333 |test accuracy:0.9740 
Epoch: 0 |Step: 1000 |train loss:0.0289 |test accuracy:0.9720 
Epoch: 0 |Step: 1100 |train loss:0.0429 |test accuracy:0.9770 
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9] prediction number 
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9] real number 
'''

 三、分析解讀

透過利用torchvision.datasets可以快速取得可以直接置於DataLoader中的dataset格式的數據，透過train參數控制是取得訓練資料集還是測試資料集，也可以在取得的時候便直接轉換成訓練所需的資料格式。

卷積神經網路的建構是透過定義一個CNN類別來實現，卷積層conv1，conv2及out層以類別屬性的形式定義，各層之間的銜接資訊在forward中定義，定義的時候要留意各層的神經元數量。

CNN的網路結構如下：

CNN (
 (conv1): Sequential (
  (0): Conv2d(1, 16,kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
  (1): ReLU ()
  (2): MaxPool2d (size=(2,2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
 )
 (conv2): Sequential (
  (0): Conv2d(16, 32,kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
  (1): ReLU ()
  (2): MaxPool2d (size=(2,2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
 )
 (out): Linear (1568 ->10)
)

#經過實驗可見，在EPOCH=1的訓練結果中，測試集準確率可達到97.7%。

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