深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别

本文主要是介绍深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前期准备

必须使用 3 个 PyTorch 内置的实用工具（utils）：
⚫ DataSet 用于封装数据集；
⚫ DataLoader 用于加载数据不同的批次；
⚫ random_split 用于划分训练集与测试集。
  

一、制作数据集

  在封装我们的数据集时，必须继承实用工具（utils）中的 DataSet 的类，这个过程需要重写__init__和__getitem__、__len__三个方法，分别是为了加载数据集、获取数据索引、获取数据总量。我们通过代码读取excel表格里面的数据作为数据集。

1. excel表格数据

2. 代码

为了简单演示，我们将表格的第0列作为输入特征，第1列作为输出特征。

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data import random_split
import matplotlib.pyplot as plt# 制作数据集
class MyData(Dataset):      """继承 Dataset 类"""def __init__(self, filepath):super().__init__()df = pd.read_excel(filepath).values       """ 读取excel数据"""arr = df.astype(np.int32)      """转为 int32 类型数组"""ts = torch.tensor(arr)      """数组转为张量"""ts = ts.to('cuda')      """把训练集搬到 cuda 上"""self.X = ts[:, :1]      """获取第0列的所有行做为输入特征"""self.Y = ts[:, 1:2]      """获取第1列的所有行为输出特征"""self.len = ts.shape[0]    """样本的总数"""  def __getitem__(self, index):return self.X[index], self.Y[index]def __len__(self):return self.lenif __name__ == '__main__':		"""获取数据集"""Data = MyData('label.xlsx')print(Data.X[0])       """输出为：tensor([1020741172], device='cuda:0', dtype=torch.int32)"""print(Data.Y[0])       """输出为：tensor([1], device='cuda:0', dtype=torch.int32) """print(Data.__len__())  """输出为：233 """"""划分训练集与测试集"""train_size = int(len(Data) * 0.7) # 训练集的样本数量test_size = len(Data) - train_size # 测试集的样本数量train_Data, test_Data = random_split(Data, [train_size, test_size])"""批次加载器"""""" 第一个参数：表示要加载的数据集，即之前划分好的 train_Data或test_Data 。"""""" 第二个参数：表示在每个 epoch（训练周期）开始之前是否重新洗牌数据。在训练过程中，通常会将数据进行洗牌，以确保模型能够学习到更加泛化的特征。而测试数据不需要重新洗牌，因为测试集仅用于评估模型的性能，不涉及模型参数的更新"""""" 第三个参数：表示每个批次中的样本数量为 32。也就是说，每次迭代加载器时，它会从训练数据集中加载128个样本。"""train_loader = DataLoader(train_Data, shuffle=True, batch_size=128)test_loader = DataLoader(test_Data, shuffle=False, batch_size=64)"""打印第一个批次的输入与输出特征"""for inputs, targets in train_loader:print(inputs)print(targets)

二、手写数字识别

1. 下载数据集

在下载数据集之前，要设定转换参数：transform，该参数里解决两个问题：
⚫ ToTensor：将图像数据转为张量，且调整三个维度的顺序为 (C-W-H)；C表示通道数，二维灰度图像的通道数为 1，三维 RGB 彩图的通道数为 3。
⚫ Normalize：将神经网络的输入数据转化为标准正态分布，训练更好；根据统计计算，MNIST 训练集所有像素的均值是 0.1307、标准差是 0.3081

"""数据转换为tensor数据"""
transform_data = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(0.1307, 0.3081)
])"""下载训练集与测试集"""
train_Data = datasets.MNIST(root = 'E:/Desktop/Document/4. Python/例程代码/dataset/mnist/', """下载路径"""train = True, """训练集"""download = True,  """如果该路径没有该数据集，就下载"""transform = transform_data """数据集转换参数"""
)
test_Data = datasets.MNIST(root = 'E:/Desktop/Document/4. Python/例程代码/dataset/mnist_test/', """下载路径"""train = False, """非训练集，也就是测试集"""download = True, """如果该路径没有该数据集，就下载"""transform = transform_data """数据集转换参数"""
)"""批次加载器"""
train_loader = DataLoader(train_Data, shuffle=True, batch_size=64)
test_loader = DataLoader(test_Data, shuffle=False, batch_size=64)

2. 搭建模型

class DNN(nn.Module):def __init__(self):''' 搭建神经网络各层 '''super(DNN,self).__init__()self.net = nn.Sequential( # 按顺序搭建各层nn.Flatten(), # 把图像铺平成一维nn.Linear(784, 512), nn.ReLU(), # 第 1 层：全连接层nn.Linear(512, 256), nn.ReLU(), # 第 2 层：全连接层nn.Linear(256, 128), nn.ReLU(), # 第 3 层：全连接层nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), # 第 4 层：全连接层nn.Linear(64, 10) # 第 5 层：全连接层)def forward(self, x):''' 前向传播 '''y = self.net(x) # x 即输入数据return y # y 即输出数据

3. 训练网络

"""实例化模型"""
model = DNN().to('cuda:0') def train_net():"""1.损失函数的选择"""loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 自带 softmax 激活函数"""2.优化算法的选择"""learning_rate = 0.01              # 设置学习率optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.5                 # momentum（动量），它使梯度下降算法有了力与惯性)"""3.训练"""epochs = 5losses = []         """记录损失函数变化的列表"""for epoch in range(epochs):for (x, y) in train_loader:     """从批次加载器中获取小批次的x与y"""x, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')Pred = model(x)               #将样本放入实例化的模型中，这里自动调用forward方法。loss = loss_fn(Pred, y)       # 计算损失函数losses.append(loss.item())    # 记录损失函数的变化optimizer.zero_grad()         # 清理上一轮滞留的梯度loss.backward()               # 一次反向传播optimizer.step()              # 优化内部参数"""4.画损失图"""Fig = plt.figure()plt.plot(range(len(losses)), losses)plt.show()

损失图如下：

4. 测试网络

测试网络不需要回传梯度。

"""实例化模型"""
model = DNN().to('cuda:0') def test_net():correct = 0total = 0with torch.no_grad():                                #该局部关闭梯度计算功能for (x, y) in test_loader:                       #从批次加载器中获取小批次的x与yx, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')Pred = model (x)                             #将样本放入实例化的模型中，这里自动调用forward方法。_, predicted = torch.max(Pred.data, dim=1)correct += torch.sum((predicted == y))total += y.size(0)print(f'测试集精准度: {100 * correct / total} %')

5. 保存训练模型

在保存模型前，必须要先进行训练网络去获取和优化模型参数。

if __name__ == '__main__':model = DNN().to('cuda:0') train_net()torch.save(model,'old_model.pth')

6. 导入已经训练好的模型文件

导入训练好的模型文件，我们就不需要再进行训练网络，直接使用测试网络来测试即可。
new_model使用了原有模型文件，我们就需要在测试网络的前向传播中的模型修改为 new_model去进行测试。如下：

"""  假设我们之前保存好的模型文件为：'old_model.pth'  """def test_net():correct = 0total = 0with torch.no_grad():                                #该局部关闭梯度计算功能for (x, y) in test_loader:                       #从批次加载器中获取小批次的x与yx, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')Pred = new_model (x)                         #将样本放入实例化的模型中，这里自动调用forward方法。_, predicted = torch.max(Pred.data, dim=1)correct += torch.sum((predicted == y))total += y.size(0)print(f'测试集精准度: {100 * correct / total} %')if __name__ == '__main__':new_model = torch.load('old_model.pth')test_net()

7. 完整代码

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import matplotlib.pyplot as plt"""------------1.下载数据集----------"""
"""数据转换为tensor数据"""
transform_data = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(0.1307, 0.3081)
])"""下载训练集与测试集"""
train_Data = datasets.MNIST(root = 'E:/Desktop/Document/4. Python/例程代码/dataset/mnist/', """下载路径"""train = True, """训练集"""download = True,  """如果该路径没有该数据集，就下载"""transform = transform_data """数据集转换参数"""
)
test_Data = datasets.MNIST(root = 'E:/Desktop/Document/4. Python/例程代码/dataset/mnist_test/', """下载路径"""train = False, """非训练集，也就是测试集"""download = True, """如果该路径没有该数据集，就下载"""transform = transform_data """数据集转换参数"""
)"""批次加载器"""
train_loader = DataLoader(train_Data, shuffle=True, batch_size=64)
test_loader = DataLoader(test_Data, shuffle=False, batch_size=64)"""---------------2.定义模型------------"""
class DNN(nn.Module):def __init__(self):''' 搭建神经网络各层 '''super(DNN,self).__init__()self.net = nn.Sequential( # 按顺序搭建各层nn.Flatten(), # 把图像铺平成一维nn.Linear(784, 512), nn.ReLU(), # 第 1 层：全连接层nn.Linear(512, 256), nn.ReLU(), # 第 2 层：全连接层nn.Linear(256, 128), nn.ReLU(), # 第 3 层：全连接层nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), # 第 4 层：全连接层nn.Linear(64, 10) # 第 5 层：全连接层)def forward(self, x):''' 前向传播 '''y = self.net(x) # x 即输入数据return y # y 即输出数据"""-------------3.训练网络-----------"""
def train_net():# 损失函数的选择loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 自带 softmax 激活函数# 优化算法的选择learning_rate = 0.01  # 设置学习率optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.5)epochs = 5losses = []  # 记录损失函数变化的列表for epoch in range(epochs):for (x, y) in train_loader:  # 获取小批次的 x 与 yx, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')Pred = model(x)  # 一次前向传播（小批量）loss = loss_fn(Pred, y)  # 计算损失函数losses.append(loss.item())  # 记录损失函数的变化optimizer.zero_grad()  # 清理上一轮滞留的梯度loss.backward()  # 一次反向传播optimizer.step()  # 优化内部参数"""Fig = plt.figure()""""""plt.plot(range(len(losses)), losses)""""""plt.show()""""""--------------------4.测试网络-----------"""
def test_net():correct = 0total = 0with torch.no_grad():  						 	#该局部关闭梯度计算功能for (x, y) in test_loader: 				 	#获取小批次的 x 与 yx, y = x.to('cuda:0'), y.to('cuda:0')Pred = new_model(x)  				 	#一次前向传播（小批量）_, predicted = torch.max(Pred.data, dim=1)correct += torch.sum((predicted == y))total += y.size(0)print(f'测试集精准度: {100 * correct / total} %')if __name__ == '__main__':""" ------- 5.保存模型文件------""""""   model = DNN().to('cuda:0')        """"""   train_net()                       """"""   torch.save(model,'old_model.pth') """""" ------- 6.加载模型文件 ----- """new_model = torch.load('old_model.pth')test_net()

这篇关于深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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