pytorch学习第五篇:NN与CNN代码实例

这篇文章详细介绍了全链接神经网络实现方法,以及卷积的实现方法。最后我们发现,卷积的实现方法与全链接大同小异,因为 torch 为我们做了很多工作,我们来看看这两个有什么区别。
我们使用 torch 框架来实现两种神经网络,来对图形进行分类。

NN

首先我们引入依赖包

import torch
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader
# from torch import nn
import torch.nn as nn

下载数据,ToTensor()是把PIL.Image转换为 tensor 格式数据

train_data = datasets.FashionMNIST(root='data',train=True,download=True,transform=ToTensor()
)
test_data = datasets.FashionMNIST(root='data',train=False,download=True,transform=ToTensor()
)
print(len(test_data))

使用 Dataloader 来处理数据

batch_size = 64
train_loader = DataLoader(dataset = train_data,batch_size = batch_size,shuffle = True
)
test_loader = DataLoader(dataset = test_data,batch_size = batch_size,shuffle = True
)

我们来看看 train_loader 中的数据是什么格式

for x ,y in train_loader:print('x::',x,x.shape)print('y::',y)break

在这里插入图片描述
继承 nn.Moule,创建全链接神经网络,
第一层是784,第一个隐层未512,第二个隐层也为512,最后输出层为10(因为我们的图像数据是个10分类的数据)

class NN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.line = nn.Sequential(nn.Linear(28*28,512),nn.ReLU(),nn.Linear(512,512),nn.ReLU(),nn.Linear(512,10))def forward(self,x):x = nn.Flatten()(x)# print('x.shape::',x.shape)pred = self.line(x)return 

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