使用 PyTorch 实现 ZFNet 进行 MNIST 图像分类

最新推荐文章于 2024-11-18 18:39:48 发布

Sxiaocai

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分类专栏： ZFNet 文章标签： pytorch 分类 ZFNet

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sxiaocai/article/details/143820494

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在本篇博客中，我们将通过两个主要部分来演示如何使用 PyTorch 实现 ZFNet，并在 MNIST 数据集上进行训练和测试。ZFNet（ZFNet）是基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型，广泛用于图像识别任务。

环境准备

在开始之前，请确保你的环境已经安装了以下依赖：

pip install torch torchvision matplotlib tqdm

一、训练部分：训练 ZFNet 模型

首先，我们需要准备训练数据、定义 ZFNet 模型，并进行模型训练。

1. 数据加载与预处理

MNIST 数据集由 28x28 的手写数字图像组成。我们将通过 torchvision.datasets 来加载数据，并进行必要的预处理。

import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from zfnet import ZFNet  # 假设 ZFNet 定义在 zfnet.py 文件中
from tqdm import tqdm  # 导入 tqdm
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler  # 导入混合精度训练


def prepare_data(batch_size=128, num_workers=2, data_dir='D:/workspace/data'):
    """
    准备 MNIST 数据集并返回数据加载器
    :param batch_size: 批处理大小
    :param num_workers: 数据加载的工作线程数
    :param data_dir: 数据存储的目录
    :return: 训练数据加载器
    """
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 正则化
    ])

    trainset = datasets.MNIST(root=data_dir, train=True, download=True, transform=transform)
    trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, pin_memory=True, num_workers=num_workers)

    return trainloader

2. 初始化模型与优化器

在这里，我们将初始化模型和优化器。我们选择 Adam 优化器，并且为提高计算效率，我们采用混合精度训练。

def initialize_device():
    """
    初始化计算设备（GPU 或 CPU）
    :return: 计算设备
    """
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"