图像识别技术有应用

训练模型

 

加载预处理数据集：

 

可以借助PyTorch的数据处理工具，如 torch.utils 和 torchvision 等

 

定义损失函数：

 

既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用 nn.MSELoss()  ，分类任务常用 nn.BCELoss()

 

定义优化方法：

 

PyTorch的优化方法封装在 torch.optim 中，基于基类 optim.Optimizer ，能实现自定义优化步骤。常用的优化算法如梯度下降及其变种，使用时可像 optimizer = torch.optim.SGD(params, lr = 0.001) 这样设置

 

循环训练模型

 

设置训练模式：通过 model.train() 将模型所有模块设为训练模式。

 

 梯度清零：默认梯度累加，需用 optimizer.zero_grad() 手动清零。

 

 求损失值：用 loss_fun(y_prev, y_true) 计算， y_prev 是模型预测值， y_true 是真实值。

 

 反向传播： loss.backward() 自动求导，计算梯度。

 

 更新参数： optimizer.step() 依据计算的梯度更新模型参数。

 

循环测试/验证模型

 

设置测试模式：调用 model.eval() 将模型设为测试或验证模式，此时模型中某些层的行为会改变。

 

计算损失和预测值：在 with torch.no_grad(): 代码块内进行，该代码块可停止梯度计算，节省内存和计算资源。

 

可视化结果：文中提到后续会举例说明如何构建和训练模型，还解释了 model.train() 与 model.eval() 的使用场景，尤其是在包含Batch Normalization（BN）层和Dropout的模型中，训练和测试时分别调用这两个方法能让模型以合适的方式运行。

 

实现神经网络实例

 

目的和背景：旨在借助构建一个用于手写数字识别的神经网络实例，直观展示如何运用PyTorch的 nn 工具箱实现神经网络，并为后续详细介绍 nn 各模块做铺垫。实例运行环境为PyTorch 1.5，可在GPU或CPU上执行，采用MNIST数据集。

 

主要步骤

 

数据获取：利用PyTorch内置的 mnist 函数下载MNIST数据集。

 

数据处理：通过 torchvision 对下载的数据进行预处理，如归一化、转换为张量等操作，并使用 torch.utils 建立数据迭代器，便于按批次读取数据。

 

数据可视化：将源数据可视化，以便直观了解数据特征，比如展示MNIST数据集中的手写数字图像。

 

模型构建：运用 nn 工具箱搭建神经网络模型，此模型包含输入层、两个隐藏层和输出层。

 

模型设置：实例化搭建好的模型，并定义合适的损失函数（如交叉熵损失函数）和优化器（如随机梯度下降优化器）。

 

模型训练：利用准备好的训练数据对模型进行训练，在训练过程中不断调整模型参数，以最小化损失函数。

 

结果可视化：将训练结果进行可视化呈现，比如展示训练过程中的损失值变化、模型在测试集上的准确率等。

 

神经网络结构：该神经网络有两个隐藏层，输入层接收大小为28\times28的图像数据（经展平处理） 。隐藏层使用ReLU激活函数，能引入非线性，增强模型的表达能力。输出层使用softmax激活函数，将输出转换为概率分布，方便确定每个数字类别的预测概率。最后通过 torch.max(out,1) 找出概率最大的索引，作为预测的数字结果。