第P1周：实现mnist手写数字识别

>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客**
>- **🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**

一、前言

二、我的环境

三、前期准备

1.设置GPU

2.导入数据

3.数据可视化

四、构建简单的cnn网络

五、训练模型

1.设置超参数

2.编写训练函数

3.编写测试函数

4.正式训练

六、结果可视化

七、知识点详解

一、前言

(1)感谢K同学，课程是优质的至少很清晰明了，初学很舒服

（2）自己摆烂太久了，自驱力太差，要改正，自己要有计划

（3）希望自己能端正心态，好好的去学，坚持下去

二、我的环境

电脑系统：Windows 10
语言环境：Python 3.9.18
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：
PyTorch 版本: 2.0.1+cpu
Torchvision 版本: 0.15.2+cpu
显卡及显存：AMD Radeon(TM) Graphics

三、前期准备

1.设置GPU

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision# 设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

输出结果

证明本机只有CPU

2.导入数据

（1）第一步：使用dataset下载MNIST数据集，并划分好训练集与测试集

train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensordownload=True)test_ds  = torchvision.datasets.MNIST('data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensordownload=True)

⭐ torchvision.datasets.MNIST详解

torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，我们可以通过代码在线下载数据，这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

参数说明：

root (string) ：数据地址，以上代码为data

train (string) ：True-训练集，False-测试集

download (bool,optional) : 如果为True，从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下。

transform (callable, optional )：这里的参数选择一个你想要的数据转化函数，直接完成数据转化

target_transform (callable,optional) ：接受目标并对其进行转换的函数/转换。

（2）第二步：使用dataloader加载数据，并设置好基本的batch_size

batch_size = 32train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size)

⭐ torch.utils.data.DataLoader详解

torch.utils.data.DataLoader是Pytorch自带的一个数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。

参数说明：

dataset (string) ：加载的数据集
batch_size (int,optional) ：每批加载的样本大小（默认值：1）
shuffle (bool,optional) : 如果为True，每个epoch重新排列数据。
sampler (Sampler or iterable, optional) ：定义从数据集中抽取样本的策略。可以是任何实现了 __len__ 的 Iterable。如果指定，则不得指定 shuffle 。
batch_sampler (Sampler or iterable, optional) ：类似于sampler，但一次返回一批索引。与 batch_size、shuffle、sampler 和 drop_last 互斥。
num_workers (int,optional) ：用于数据加载的子进程数。 0 表示数据将在主进程中加载（默认值：0）。
pin_memory (bool,optional) : 如果为 True，数据加载器将在返回之前将张量复制到设备/CUDA 固定内存中。如果数据元素是自定义类型，或者collate_fn返回一个自定义类型的批次。
drop_last (bool,optional) : 如果数据集大小不能被批次大小整除，则设置为 True 以删除最后一个不完整的批次。如果 False 并且数据集的大小不能被批大小整除，则最后一批将保留。（默认值：False）
timeout (numeric,optional) : 设置数据读取的超时时间，超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。（默认值：0）
worker_init_fn (callable,optional) ：如果不是 None，这将在步长之后和数据加载之前在每个工作子进程上调用，并使用工作 id（[0，num_workers - 1] 中的一个 int）的顺序逐个导入。（默认：None）

（3）取一个批次查看数据格式

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape

输出结果：批次32，通道1，宽28高28.

train_dl 是一个 PyTorch 数据加载器（DataLoader），用于加载训练数据集。通常情况下，数据加载器会将数据集分成小批量（batches）进行处理。
iter(train_dl) 将数据加载器转换为一个迭代器（iterator），使得我们可以使用 Python 的 next() 函数来逐个访问数据加载器中的元素。
next() 函数用于获取迭代器中的下一个元素。在这里，它被用来获取 train_dl 中的下一个批量数据。
imgs, labels = ... 这行代码是 Python 的解构赋值语法。它将从 next() 函数返回的元素中提取出两个变量：imgs 和 labels。
imgs 变量将包含一个批量的图像数据，而 labels 变量将包含相应的标签数据。这些图像和标签是从训练数据集中提取的。
imgs是一个张量（tensor），.shape是张量对象的一个属性，用来查看张量的形状。
形状的表示方式是[batch_size, channel, height, weight]

3.数据可视化

 #这段代码是使用Matplotlib库来绘制图像的#导入NumPy库并将其命名为np，用于处理数组和数值计算。
import numpy as np# 创建一个新的图形窗口，指定图片大小，图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)，这里使用了  
#Matplotlib库中的figure函数。
plt.figure(figsize=(20, 5)) #遍历一个包含图像数据的迭代器或列表的前20个元素，并使用enumerate函数同时获取索引i和对应的图像#imgs。
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):# 维度缩减
#npimg = np.squeeze(imgs.numpy())：将PyTorch张量转换为NumPy数组，并使用np.squeeze函数去除数
#组中维度为1的维度，以便后续绘图。npimg = np.squeeze(imgs.numpy())# 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。plt.subplot(2, 10, i+1)plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)plt.axis('off')#plt.subplot(2, 10, i+1)：创建一个2行10列的子图表格，并定位到第i+1个子图。这里使用了#Matplotlib库中的subplot函数。#plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)：在当前子图中显示图像。npimg是处理后的NumPy数组，#cmap=plt.cm.binary表示使用二值化的颜色映射（黑白色调）来显示图像。#plt.axis('off')：关闭坐标轴显示，这样在图像周围不会显示坐标轴刻度。
#plt.show()  如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码
#通过以上步骤，代码实现了在Matplotlib中绘制一个大小为20宽、5高的图形窗口，并展示了前20个图像数据（假设imgs包含了20个图像数据），每行显示10个图像，以黑白色调显示，并关闭了坐标轴的显示。

squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），使用过这个函数后，结果为（5, ）

为什么要去除维度为1的维度：在深度学习中，通常使用张量（tensor）来表示数据。张量是多维数组的一种扩展形式，可以是0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）、3维（立方体）等。在处理图像数据时，通常使用3维张量来表示图像，其形状通常为[批次大小, 通道数, 高度, 宽度]。
在PyTorch或其他深度学习框架中，加载图像数据后会生成相应的张量对象。然而，有时候图像数据的维度可能会有一些冗余，比如在加载单通道灰度图像时，其维度可能会是[1, 高度, 宽度]，这里的1表示通道数。在这种情况下，我们可能希望去除这个维度为1的通道数维度，以便后续的处理和显示。
np.squeeze函数的作用就是去除数组中维度为1的维度。例如，对于形状为[1, 高度, 宽度]的张量，经过np.squeeze后，形状会变为[高度, 宽度]，去除了维度为1的通道数维度。这样做的好处包括：

1.简化数据表示：去除维度为1的冗余维度，使数据的表示更加简洁和清晰。
2.避免错误：有时候在进行数据处理或绘图时，对于维度为1的通道数维度可能会造成一些错误，去除这些维度可以避免这些问题的出现。
3.兼容性：一些图像处理或显示函数可能对维度要求较严格，去除冗余维度可以提高代码的兼容性。

因此，在绘图前将PyTorch张量转换为NumPy数组，并使用np.squeeze函数去除维度为1的冗余通道数维度，可以使数据更加符合绘图或处理的要求。

输出结果：

四、构建简单的cnn网络

（1）第一步构建cnn网络模型

对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。

nn.Conv2d为卷积层，用于提取图片的特征，传入参数为输入channel，输出channel，池化核大小

nn.MaxPool2d为池化层，进行下采样，用更高层的抽象表示图像特征，传入参数为池化核大小
nn.ReLU为激活函数，使模型可以拟合非线性数据
nn.Linear为全连接层，可以起到特征提取器的作用，最后一层的全连接层也可以认为是输出层，传入参数为输入特征数和输出特征数（输入特征数由特征提取网络计算得到，如果不会计算可以直接运行网络，报错中会提示输入特征数的大小，下方网络中第一个全连接层的输入特征数为1600）
nn.Sequential可以按构造顺序连接网络，在初始化阶段就设定好网络结构，不需要在前向传播中重新写一遍

网络结构图（可放大查看）

import torch.nn.functional as Fnum_classes = 10  # 图片的类别数class Model(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()# 特征提取网络self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积,卷积核大小为3*3self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)                  # 设置池化层，池化核大小为2*2self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) # 分类网络self.fc1 = nn.Linear(1600, 64)          self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)# 前向传播def forward(self, x):x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))x = torch.flatten(x, start_dim=1)x = F.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x

这段代码定义了一个名为 Model 的神经网络模型，该模型包含了特征提取网络和分类网络两部分。
下面是对代码中各部分的中文逐行解释：
import torch.nn.functional as F导入 PyTorch 中的函数模块 torch.nn.functional，通常用于定义神经网络的各种激活函数和损失函数。
num_classes = 10  # 定义了变量 num_classes，表示图片的类别数，这个值在这里被设置为 10。class Model(nn.Module):定义了一个名为 Model 的类，该类继承自 nn.Module 类，表示这是一个 PyTorch 的模型。def __init__(self):super().__init__()在初始化函数中调用父类 nn.Module 的初始化函数。# 特征提取网络self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积,卷积核大小为3*3self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)                  # 设置池化层，池化核大小为2*2self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) 定义了特征提取网络，包括两个卷积层和两个最大池化层。conv1 和 conv2 是卷积层，使用 nn.Conv2d 进行定义，分别将输入的通道数从 1 扩展到 32，再从 32 扩展到 64。pool1 和 pool2 分别是最大池化层，使用 nn.MaxPool2d 进行定义，池化核大小为 2*2。# 分类网络self.fc1 = nn.Linear(1600, 64)          self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)定义了分类网络，包括两个全连接层。fc1 和 fc2 是全连接层，使用 nn.Linear 进行定义，fc1 的输入维度为 1600，输出维度为 64；fc2 的输入维度为 64，输出维度为 num_classes，即图片的类别数。# 前向传播def forward(self, x):定义了前向传播函数，即模型从输入到输出的计算过程。x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))通过卷积层和池化层对输入 x 进行特征提取和降维操作，并使用 ReLU 激活函数进行非线性变换。x = torch.flatten(x, start_dim=1)将特征张量展平成一维张量，以便进行全连接层的操作。x = F.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)通过两个全连接层进行分类操作，最终输出预测结果。return x返回最终的输出结果。

（2）第二步：加载并打印模型

from torchinfo import summary
# 将模型转移到GPU中（我们模型运行均在GPU中进行）
model = Model().to(device)summary(model)

（3）第三步：输出结果

结果解读：

五、训练模型

1.设置超参数

loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate = 1e-2 # 学习率
opt        = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)

2.编写训练函数

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小，一共60000张图片num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签X, y = X.to(device), y.to(device)# 计算预测误差pred = model(X)          # 网络输出loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失# 反向传播optimizer.zero_grad()  # grad属性归零loss.backward()        # 反向传播optimizer.step()       # 每一步自动更新# 记录acc与losstrain_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()train_loss += loss.item()train_acc  /= sizetrain_loss /= num_batchesreturn train_acc, train_loss

1. optimizer.zero_grad()

函数会遍历模型的所有参数，通过内置方法截断反向传播的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。

2. loss.backward()

PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的，autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。

具体来说，torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果你做完运算后使用tensor.backward()，所有的梯度就会自动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。

更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用loss.backward()后，会一层层的反向传播计算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad属性中。

如果没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

3. optimizer.step()

step()函数的作用是执行一次优化步骤，通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的，所以在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。

注意：optimizer只负责通过梯度下降进行优化，而不负责产生梯度，梯度是tensor.backward()方法产生的。

pred.argmax(1) 返回数组 pred 在第一个轴（即行）上最大值所在的索引。这通常用于多类分类问题中，其中 pred 是一个包含预测概率的二维数组，每行表示一个样本的预测概率分布。

(pred.argmax(1) == y)是一个布尔值，其中等号是否成立代表对应样本的预测是否正确（True 表示正确，False 表示错误）。

.type(torch.float)是将布尔数组的数据类型转换为浮点数类型，即将 True 转换为 1.0，将 False 转换为 0.0。

.sum()是对数组中的元素求和，计算出预测正确的样本数量。

.item()将求和结果转换为标量值，以便在 Python 中使用或打印。

(pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()表示计算预测正确的样本数量，并将其作为一个标量值返回。这通常用于评估分类模型的准确率或计算分类问题的正确预测数量。

3.编写测试函数

测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器

def test (dataloader, model, loss_fn):size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小，一共10000张图片num_batches = len(dataloader)          # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）test_loss, test_acc = 0, 0# 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗with torch.no_grad():for imgs, target in dataloader:imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)# 计算losstarget_pred = model(imgs)loss        = loss_fn(target_pred, target)test_loss += loss.item()test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()test_acc  /= sizetest_loss /= num_batchesreturn test_acc, test_loss

4.正式训练

（1）第一步：训练

epochs     = 5
train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []for epoch in range(epochs):model.train()epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)model.eval()epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)train_acc.append(epoch_train_acc)train_loss.append(epoch_train_loss)test_acc.append(epoch_test_acc)test_loss.append(epoch_test_loss)template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

1. model.train()

model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。

2. model.eval()

model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。

训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质

（2）获取结果：

六、结果可视化

可见准确率越来越高，损失越来越小

七、知识点详解

本文使用的是最简单的CNN模型，如果是第一次接触深度学习的话，可以先试着把代码跑通，然后再尝试去理解其中的代码。

1. MNIST手写数字数据集介绍

MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制，数据集获取的网址为：MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges（下载后需解压）。我们一般会采用(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()这行代码直接调用，这样就比较简单

MNIST手写数字数据集中包含了70000张图片，其中60000张为训练数据，10000为测试数据，70000张图片均是28*28，数据集样本如下：