理解和构建用于MNIST分类的卷积神经网络

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在深度学习领域，构建神经网络来解决各种任务是一项令人兴奋的工作。在本文中，我们将深入探讨使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）对来自流行的MNIST数据集的手写数字进行分类。

1、导入库和加载数据

首先，让我们通过导入必要的库和加载MNIST数据集来设置我们的环境。PyTorch和torchvision对于处理数据和创建神经网络至关重要，而matplotlib则有助于可视化图像。

import numpy as np
import torch
from torchvision import datasets, transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

现在，让我们加载数据集。我们将对数据进行归一化处理，以使其均值为零，方差为1，以确保训练稳定性。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST(root='./data',
                   train=True,
                   download=True,
                   transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
    ])),
    batch_size=64, shuffle=True)

2、数据可视化

在深入网络架构之前，让我们先偷偷看一下我们的数据。可视化一些样本图像可以帮助我们了解数据集的特征。

def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5  # 反归一化
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

dataiter = iter(train_loader)
images, labels = dataiter.next()
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))

3、定义神经网络架构

现在是核心部分 - 定义我们的CNN架构。我们将为数字分类创建一个简单而有效的网络。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5