• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊

学习目标

1.了解pytorch，并建立一个深度学习程序。

2.了解什么是深度学习

我的环境

• 语言环境：python3.10
• 编译器： Jupyter Lab
• 深度学习环境：
  - torch == 2.12.0+cu126
  - torchvision == 0.27.0+cu126
  - torchinfo == 1.8.0

一、前期准备

1. 设置GPU

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

# 设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

运行结果：

2. 导入数据

使用dataset下载MNIST数据集，并划分好训练集与测试集。
torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，我们可以通过代码在线下载数据，这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

由于下载速度太慢，这里直接使用教程中提供的下载包，并在算法所在目录下解压，然后将download设置为False。

train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', 
                                      train=True, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=False)

test_ds  = torchvision.datasets.MNIST('data', 
                                      train=False, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=False)

使用dataloader加载数据，并设置好基本的batch_size。
torch.utils.data.DataLoader是Pytorch自带的一个数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)

test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape

代码输出

3. 数据可视化

squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），使用过这个函数后，结果为（5, ）。

import numpy as np

 # 指定图片大小，图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)
plt.figure(figsize=(20, 5)) 
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 维度缩减
    npimg = np.squeeze(imgs.numpy())
    # 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')
    
#plt.show()  如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码

代码输出：

二、构建简单的CNN网络

import torch.nn.functional as F

num_classes = 10  # 图片的类别数

class Model(nn.Module):
     def __init__(self):
        super().__init__()
         # 特征提取网络
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积,卷积核大小为3*3
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)                  # 设置池化层，池化核大小为2*2
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) 
                                      
        # 分类网络
        self.fc1 = nn.Linear(1600, 64)          
        self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)
     # 前向传播
     def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))

        x = torch.flatten(x, start_dim=1)

        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
       
        return x

三、训练模型

1. 设置超参数

loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate = 1e-2 # 学习率
opt        = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)

2. 编写训练函数

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小，一共60000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率
    
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        
        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新
        
        # 记录acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
            
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

3. 编写测试函数

def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小，一共10000张图片
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()

    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

4. 正式训练

epochs     = 5
train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []

for epoch in range(epochs):
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

代码结果：

四、结果可视化

import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率

from datetime import datetime
current_time = datetime.now() # 获取当前时间

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel(current_time) # 打卡请带上时间戳，否则代码截图无效

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

代码结果：

个人总结

本周通过MNIST手写数字识别项目，我完成了深度学习入门实践。主要收获如下：

1. 掌握了PyTorch基本流程：包括数据加载、模型构建、训练和评估。
2. 理解了CNN网络结构：搭建了包含卷积层、池化层和全连接层的简单CNN网络。
3. 熟悉了训练流程：学会了定义损失函数和优化器，理解了前向传播、反向传播的完整过程。
4. 学会了数据可视化：能够展示数据集和训练过程中的性能曲线。