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

EM算法的python实现的方法步骤

EM算法的python实现的方法步骤

前言:前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的,那些数学公式啥的看完真的是忘完了,那就来用代码记忆记忆吧!接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。 EM的...

TF-IDF与余弦相似性的应用(二) 找出相似文章

TF-IDF与余弦相似性的应用(二) 找出相似文章

上一次,我用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天,我们再来研究另一个相关的问题。有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如,"Google新闻"在主新闻下方...

python切换hosts文件代码示例

win7以上需要使用管理员权限操作。复制代码 代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-import osimport globimport shutil def form...

Python实现扫描指定目录下的子目录及文件的方法

本文介绍了使用Python来扫描指定目录下的文件,或者匹配指定后缀和前缀的函数。步骤如下: 如果要扫描指定目录下的文件,包括子目录,需要调用scan_files("/export/hom...

python实现两个一维列表合并成一个二维列表

我就废话不多说了,直接上代码吧! >>> list1 = [1,2,3,4,4] >>> list2 = [2,3,4,5,2] >>...