PyTorch 手把手搭建(MNIST)神经网络

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01

数据集介绍

本文使用的是PyTorch自带的MNIST数据集，该数据集中为PIL Image，size=28x28。数据存储形式为(data, target)，其中data为PIL Image，target该图片表示的数字。如下所示：

(<PIL.Image.Image image mode=L size=28x28 at 0x175EF44F160>, 5)

02

模型搭建

• input：torch.Size([64, 1, 28, 28])

• after conv1: torch.Size([64, 32, 26, 26])

• after conv2: torch.Size([64, 64, 24, 24])

• after max_pool2d: torch.Size([64, 64, 12, 12])

• after flatten: torch.Size([64, 9216])

• after fc1: torch.Size([64, 128])

• after fc2: torch.Size([64, 10])

• after log_softmax: torch.Size([64, 10])

由各层的输出结果可以看出，batch_size为64，网络结构图中tensor在各层的变化与输出一致。

2.1 导入库文件

from __future__ import print_functionimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.optim.lr_scheduler import StepLR

2.2 网络结构定义

class Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)        self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)        self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
    def forward(self, x):        x = self.conv1(x)        # print("after conv1: {}".format(x.shape))        x = F.relu(x)        x = self.conv2(x)        # print("after conv2: {}".format(x.shape))        x = F.relu(x)        x = F.max_pool2d(x, 2)        # print("after max_pool2d: {}".format(x.shape))        x = self.dropout1(x)        x = torch.flatten(x, 1)        # print("after flatten: {}".format(x.shape))        x = self.fc1(x)        # print("after fc1: {}".format(x.shape))        x = F.relu(x)        x = self.dropout2(x)        x = self.fc2(x)        # print("after fc2: {}".format(x.shape))        output = F.log_softmax(x, dim=1)        # print("after log_softmax: {}".format(output.shape))        return output

2.3 transform究竟是干什么的？

相信大家在读取数据集的时候，经常见到下面这段代码

transform = transforms.Compose([        transforms.ToTensor(),        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))        ])

别着急，我们一个个来看，首先看transforms.ToTensor()

简单来说，就是把PIL Image或者 numpy.ndarray类型的数据转化为张量tensor。原来的在[0, 255]的具有(HxWxC)形式的PIL Image或numpy.ndarray数据，被转换为[0.0, 1.0]范围并且shape变为(CxHxW)。

前面我们看到数据集的格式为PIL Image，这个函数就是将之前的PIL Image变为tensor，后续才可以对其进行一系列操作。

再看transforms.Normalize()

对一个tensor进行归一化，传入的两个参数为元组形式，分别为mean和std

相当于一个容器，将若干个transforms组合到一起。

2.4 DataLoader

taet1 = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,                   transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset1, **train_kwargs)

简而言之，DataLoader的作用就是对传入的数据集进行采样sample，返回一个可迭代的对象。注意到前面定义的batch_size为64，那么在这里，每次返回的可迭代对象的size就是64。

2.5 优化器定义

# 优化器optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=args.lr)
# 调整学习率scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=args.gamma)

其中StepLR是用来调整学习率的，具体的调整策略本文暂且不讨论，在之后的博文中对集中调整学习率的方法统一讨论。在这里只需知道随着epoch的增加，learning rate会改变即可。

03

train

train的流程非常简单，首先设置为train模式，分批次读入数据，优化器梯度置零，数据通过网络，计算损失，反向传播，权重更新。如下

def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):    # 设置为train模式    model.train()        # 分批次读入数据    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):        data, target = data.to(device), target.to(device)        # 优化器梯度置零        optimizer.zero_grad()        # 数据通过网络        output = model(data)        # 计算损失        loss = F.nll_loss(output, target)        # 反向传播        loss.backward()        # 权重更新        optimizer.step()        if batch_idx % args.log_interval == 0:            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))            if args.dry_run:                break

04

test

test的流程与train略有不同，首先要设置为test模式，这是要防止改变已训练好的权重。接着在with torch.no_grad()中让数据通过网络，计算损失和预测是否正确即可。如下

def test(model, device, test_loader):    # 设置为test模式    model.eval()    test_loss = 0    correct = 0    # 不进行计算图的构建，即没有grad_fn属性    with torch.no_grad():        for data, target in test_loader:            data, target = data.to(device), target.to(device)            output = model(data)            test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item()  # sum up batch loss            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)  # get the index of the max log-probability            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

05

集成训练测试

def main():    # Training settings    # 声明一个parser    parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
    # 添加参数    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, metavar='N',                        help='input batch size for training (default: 64)')    parser.add_argument('--test-batch-size', type=int, default=1000, metavar='N',                        help='input batch size for testing (default: 1000)')    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=14, metavar='N',                        help='number of epochs to train (default: 14)')    parser.add_argument('--lr', type=float, default=1.0, metavar='LR',                        help='learning rate (default: 1.0)')    parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.7, metavar='M',                        help='Learning rate step gamma (default: 0.7)')    parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,                        help='disables CUDA training')    parser.add_argument('--dry-run', action='store_true', default=False,                        help='quickly check a single pass')    parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S',                        help='random seed (default: 1)')    parser.add_argument('--log-interval', type=int, default=10, metavar='N',                        help='how many batches to wait before logging training status')    parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False,                        help='For Saving the current Model')
    # 读取命令行参数    args = parser.parse_args()    use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
    torch.manual_seed(args.seed)
    device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
    train_kwargs = {'batch_size': args.batch_size}    test_kwargs = {'batch_size': args.test_batch_size}    if use_cuda:        cuda_kwargs = {'num_workers': 1,                       'pin_memory': True,                       'shuffle': True}        train_kwargs.update(cuda_kwargs)        test_kwargs.update(cuda_kwargs)
    transform = transforms.Compose([        transforms.ToTensor(),        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))        ])    dataset1 = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,                       transform=transform)    dataset2 = datasets.MNIST('../data', train=False,                       transform=transform)    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset1, **train_kwargs)    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset2, **test_kwargs)
    model = Net().to(device)    optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=args.lr)
    scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=args.gamma)    for epoch in range(1, args.epochs + 1):        train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)        test(model, device, test_loader)        scheduler.step()
    if args.save_model:        torch.save(model.state_dict(), "mnist_cnn.pt")

06

模型结果

07

摸鱼建议

摸鱼也是最近接触PyTorch这个框架，在学习过程中遇到了一些问题，也总结了一些经验。下面是摸鱼遇到的一些问题以及解决方式

Q1：为什么网络的结构是这样定义的？有什么理由吗？

A1：其实刚开始摸鱼也不清楚为什么网络要这样设计，后来在Andrew Ng的课上，老师提起过一嘴，说这个没有什么特别的原因，如果非要说一个原因的话那就是它在实验上的表现很好。所以我们在学习的过程中，可以借鉴那些经典的网络结构，以此为基础改进来形成我们自己的网络架构。同样网络中的参数也是一般采用设计者给出的会比较好。

Q2：transform，DataLoader等等的到底是干嘛的？在好多地方看到过但还是比较模糊

A2：确实，在看官方文档的时候，经常看到这两段代码。相信看完本文应该就可以解决这个问题了，至于要如何解决类似的问题，我的一个建议是了解数据的源格式以及你想要的的目的格式。其实transform不难理解，就是进行一个数据格式的转换，但是如果不了解数据的源格式，可能对这块就会比较模糊。

end