MNIST手写数字识别（cnn）&pytorch的框架实现

一、程序主要模块：

二、main函数：

大部分名词已经在代码得注释部分说明，所有程序代码在本文中都以呈现，只需要调用main()函数即可：
通常main函数的主框架可以不动。

def main():
    args = Arg()#参数类，其中定义了程序需要的参数
    #CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的
    torch.manual_seed(args.seed)
    # 加载数据
    train_loader, test_loader = getData(args)
    # 得到卷积神经网络类
    model = CNNnet()
	# 定义损失函数
    loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
    # 定义优化方式
    opt = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
    # 正式进入训练和测试
    # 其中epoch表示便利训练集的次数
    for epoch in range(1,args.epoch+1):
        train(args, model, train_loader, opt, loss_func, epoch)
        test(args, model, test_loader, loss_func, epoch)

三、处理数据集

由于本文直接使用了自带的数据集，不需要细化处理。
在使用自定义的数据集时可以继承Dataset类，使用自己的数据集。

def getData(args:Arg):
    # 数据集的预处理：把所有数据变成tensor类型，自动归一化
    # 当然还可以对数据集进行其他预处理
    data_tf = torchvision.transforms.Compose(
        [
            torchvision.transforms.ToTensor()  # 自动归一化[0.0,1.0]
        ]
    )
    # 如果本地没有数据集 要先执行该代码 获取数据集
    # train_data = mnist.MNIST(Arg.data_path,train=True,transform=data_tf,download=True)
    train_data = mnist.MNIST(args.data_path, train=True, transform=data_tf, download=False)
    test_data = mnist.MNIST(args.data_path, train=False, transform=data_tf, download=False)
    # 获取迭代数据：data.DataLoader(), 把训练集和测试集依次放进去
    # Dataloader返回所有的数据，分成了许多批次，一个批次有batch_size大小的数据
    train_loader = data.DataLoader(train_data, batch_size=args.batchSize, shuffle=True)  # shuffle:是否打乱数据
    test_loader = data.DataLoader(test_data, batch_size=args.batchSize, shuffle=True)  # shuffle:是否打乱数据
    return train_loader, test_loader

四、定义CNN网络

可以再该函数中修改自己的CNN网络或者变成其他的网络，
本文主要是对框架的学习，不必对代码进行细究。

class CNNnet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        # 复制并使用CNNNet的父类的初始化方法，即先运行nn.Module的初始化函数
        super(CNNnet, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(in_channels=1,
                            out_channels=16,
                            kernel_size=3,
                            stride=2,
                            padding=1),
            torch.nn.BatchNorm2d(16),
            torch.nn.ReLU()
        )
        self.conv2 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(16, 32, 3, 2, 1),
            torch.nn.BatchNorm2d(32),
            torch.nn.ReLU()
        )
        self.conv3 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 2, 1),
            torch.nn.BatchNorm2d(64),
            torch.nn.ReLU()
        )
        self.conv4 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(64, 64, 2, 2, 0),
            torch.nn.BatchNorm2d(64),
            torch.nn.ReLU()
        )
        self.mlp1 = torch.nn.Linear(2 * 2 * 64, 100)
        self.mlp2 = torch.nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.mlp1(x.view(x.size(0), -1))
        x = self.mlp2(x)
        return x

五、正式训练：

每个train的执行相当于一次epoch，遍历了一次数据集，train函数框架也大体可以不变。

def  train(args, model, train_loader, opt, loss_func, epoch):
    #主要是针对由于model在训练时和评价时 BatchNormalization和Dropout方法模式不同,
    #训练时要带上model.train(),预测时要带上model.test()
    model.train()
    for batch_id,(data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = Variable(data), Variable(target)  # 初始输入,[128,1,28,28],[128]
        output = model(data) # 最终输出[128,10]
        loss = loss_func(output, target)    #  计算损失
        opt.zero_grad()  # 清空参与更新参数值
        loss.backward() # 反向传播
        opt.step() # 参数更新
        if batch_id%args.interval==0:
            print("Train Epoch:{}[{}/{}({:.0f}%)]\tLoss:{:.6f}".format(epoch, batch_id*len(data),len(train_loader.dataset),\
                  100.*batch_id/len(train_loader), loss.item()))# 隔一段时间输出一下当前情况，可自定义

损失函数和优化器在train中的使用步骤：
 1、获取损失： loss = loss_func(预测值, 真实值)  #针对每个batch来说的
 2、清空上一步参与更新参数：opt.zero_grad()
 3、误差反向传播：loss.backward()
 4、更新参数：opt.step()

六、对测试集进行测试

test的框架一般只需要自定义一下自己的评价指标即可

def test(args, model, test_loader, loss_func):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    for data, target in test_loader:# 每批次每批次的输入
        data, target = Variable(data), Variable(target)  # 初始输入,[128,1,28,28],[128]
        output = model(data) # 最终输出[128,10]
        test_loss += loss_func(output, target).item()# 损失总和
        isRight = torch.max(output, 1)[1].numpy() == target.numpy()
        correct+=np.sum(isRight!= 0) #所有的正确率
    accuracy = correct/len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy:  ({:.1f}%)\n'.format(test_loss, accuracy*100))

七、参数类介绍

不包含全部的参数，CNN中有许多参数，因为方便适用于所有网络，本文没有将CNN的参数放进去。

class Arg:
    def __init__(self):
        self.batchSize = 64  # 批次大小
        self.data_path = '../data/'  # 路径自己设定
        self.lr = 0.001 #学习率
        self.epoch = 20
        self.interval = 100 #多少批次的间隔后输出一下当前训练结果
        # 其他
        self.seed = 1 #随机种子，设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的

八、所需要的包

import torch
from torch.utils import data # 获取迭代数据
from torch.autograd import Variable # 获取变量
import torchvision
from torchvision.datasets import mnist # 获取数据集
import torch.nn as nn
import numpy as np

九、拓展

• 可以使用GPU加速训练，当然代码要改一部分；
• 尝试自定义自己的数据集，数据预处理要做很多工作；
• 网站中学习率可以动态设置，百度下即可；

十、参考文章：

• https:///m0_37306360/article/details/79311501
• https:///qq_34714751/article/details/85610966

不足之处，请多指正！