pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例

yipeiwu_com5年前Python基础

代码如下,U我认为对于新手来说最重要的是学会rnn读取数据的格式。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Oct 9 08:53:25 2018
@author: www
"""
 
import sys
sys.path.append('..')
 
import torch
import datetime
from torch.autograd import Variable
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
 
from torchvision import transforms as tfs
from torchvision.datasets import MNIST
 
#定义数据
data_tf = tfs.Compose([
   tfs.ToTensor(),
   tfs.Normalize([0.5], [0.5])
])
train_set = MNIST('E:/data', train=True, transform=data_tf, download=True)
test_set = MNIST('E:/data', train=False, transform=data_tf, download=True)
 
train_data = DataLoader(train_set, 64, True, num_workers=4)
test_data = DataLoader(test_set, 128, False, num_workers=4)
 
#定义模型
class rnn_classify(nn.Module):
   def __init__(self, in_feature=28, hidden_feature=100, num_class=10, num_layers=2):
     super(rnn_classify, self).__init__()
     self.rnn = nn.LSTM(in_feature, hidden_feature, num_layers)#使用两层lstm
     self.classifier = nn.Linear(hidden_feature, num_class)#将最后一个的rnn使用全连接的到最后的输出结果
     
   def forward(self, x):
     #x的大小为(batch,1,28,28),所以我们需要将其转化为rnn的输入格式(28,batch,28)
     x = x.squeeze() #去掉(batch,1,28,28)中的1,变成(batch, 28,28)
     x = x.permute(2, 0, 1)#将最后一维放到第一维,变成(batch,28,28)
     out, _ = self.rnn(x) #使用默认的隐藏状态,得到的out是(28, batch, hidden_feature)
     out = out[-1,:,:]#取序列中的最后一个,大小是(batch, hidden_feature)
     out = self.classifier(out) #得到分类结果
     return out
     
net = rnn_classify()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adadelta(net.parameters(), 1e-1)
 
#定义训练过程
def get_acc(output, label):
  total = output.shape[0]
  _, pred_label = output.max(1)
  num_correct = (pred_label == label).sum().item()
  return num_correct / total
  
  
def train(net, train_data, valid_data, num_epochs, optimizer, criterion):
  if torch.cuda.is_available():
    net = net.cuda()
  prev_time = datetime.datetime.now()
  for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0
    train_acc = 0
    net = net.train()
    for im, label in train_data:
      if torch.cuda.is_available():
        im = Variable(im.cuda()) # (bs, 3, h, w)
        label = Variable(label.cuda()) # (bs, h, w)
      else:
        im = Variable(im)
        label = Variable(label)
      # forward
      output = net(im)
      loss = criterion(output, label)
      # backward
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()
 
      train_loss += loss.item()
      train_acc += get_acc(output, label)
 
    cur_time = datetime.datetime.now()
    h, remainder = divmod((cur_time - prev_time).seconds, 3600)
    m, s = divmod(remainder, 60)
    time_str = "Time %02d:%02d:%02d" % (h, m, s)
    if valid_data is not None:
      valid_loss = 0
      valid_acc = 0
      net = net.eval()
      for im, label in valid_data:
        if torch.cuda.is_available():
          im = Variable(im.cuda())
          label = Variable(label.cuda())
        else:
          im = Variable(im)
          label = Variable(label)
        output = net(im)
        loss = criterion(output, label)
        valid_loss += loss.item()
        valid_acc += get_acc(output, label)
      epoch_str = (
        "Epoch %d. Train Loss: %f, Train Acc: %f, Valid Loss: %f, Valid Acc: %f, "
        % (epoch, train_loss / len(train_data),
          train_acc / len(train_data), valid_loss / len(valid_data),
          valid_acc / len(valid_data)))
    else:
      epoch_str = ("Epoch %d. Train Loss: %f, Train Acc: %f, " %
             (epoch, train_loss / len(train_data),
             train_acc / len(train_data)))
    prev_time = cur_time
    print(epoch_str + time_str)
    
train(net, train_data, test_data, 10, optimizer, criterion)    

以上这篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python制作钉钉加密/解密工具

又是很久没有写技术博客了,盖因最近都在学习知识,也没有总结出什么值得分享的内容,所以一直停笔至今。最近的工作和钉钉的开发打上了交到,官方并没有提供任何Python的SDK,于是只能全部自...

基于Python函数和变量名解析

基于Python函数和变量名解析

1、Python函数 函数是Python为了代码最大程度的重用和最小化代码冗余而提供的基本程序结构,用于将相关功能打包并参数化 Python中可以创建4种函数: 1)、全局函数:定义在...

Python3.5多进程原理与用法实例分析

Python3.5多进程原理与用法实例分析

本文实例讲述了Python3.5多进程原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 进程类:Process 示例及代码: (1)创建函数作为单进程 #!/usr/bin/env...

python sorted函数的小练习及解答

前两天学习了一下socket编程,在向某大神请教问题时被嫌弃了,有一种还没学会走就想跑的感觉。大神说我现在的水平应该去做一些像是操作文件、序列号等的小练习来加深理解。下面是他给我出的小练...

Python面向对象基础入门之设置对象属性

前言 前面我们已经介绍了 python面向对象入门教程之从代码复用开始(一) ,这篇文章主要介绍的是关于Python面向对象之设置对象属性的相关内容,下面话不多说了,来一起看看...