大橙子网站建设,新征程启航

为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务

怎么在pytorch中实现一个mnist分类-创新互联

怎么在pytorch中实现一个mnist分类?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

公司主营业务:成都网站设计、网站建设、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传,提高企业的竞争能力。成都创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化,感谢他们对我们的高要求,感谢他们从不同领域给我们带来的挑战,让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联推出河间免费做网站回馈大家。

torchvision包 包含了目前流行的数据集,模型结构和常用的图片转换工具。

torchvision.datasets中包含了以下数据集

MNIST
COCO(用于图像标注和目标检测)(Captioning and Detection)
LSUN Classification
ImageFolder
Imagenet-12
CIFAR10 and CIFAR100
STL10

torchvision.models

torchvision.models模块的 子模块中包含以下模型结构。
AlexNet
VGG
ResNet
SqueezeNet
DenseNet You can construct a model with random weights by calling its constructor:

pytorch torchvision transform

对PIL.Image进行变换

from __future__ import print_function
import argparse #Python 命令行解析工具
import torch 
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim 
from torchvision import datasets, transforms

class Net(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
    self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
    self.conv2_drop = nn.Dropout2d()
    self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
    self.fc2 = nn.Linear(50, 10)

  def forward(self, x):
    x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
    x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)), 2))
    x = x.view(-1, 320)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = F.dropout(x, training=self.training)
    x = self.fc2(x)
    return F.log_softmax(x, dim=1)

def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):
  model.train()
  for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
    data, target = data.to(device), target.to(device)
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = F.nll_loss(output, target)
    loss.backward()
    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()))

def test(args, model, device, test_loader):
  model.eval()
  test_loss = 0
  correct = 0
  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, size_average=False).item() # sum up batch loss
      pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # 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)))

def main():
  # Training settings
  parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')
  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=10, metavar='N',
            help='number of epochs to train (default: 10)')
  parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.01, metavar='LR',
            help='learning rate (default: 0.01)')
  parser.add_argument('--momentum', type=float, default=0.5, metavar='M',
            help='SGD momentum (default: 0.5)')
  parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False,
            help='disables CUDA training')
  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')
  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")

  kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if use_cuda else {}
  train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
            transform=transforms.Compose([
              transforms.ToTensor(),
              transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
            ])),
    batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs)
  test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([
              transforms.ToTensor(),
              transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
            ])),
    batch_size=args.test_batch_size, shuffle=True, **kwargs)


  model = Net().to(device)
  optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum)

  for epoch in range(1, args.epochs + 1):
    train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)
    test(args, model, device, test_loader)


if __name__ == '__main__':
  main()

关于怎么在pytorch中实现一个mnist分类问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


网站标题:怎么在pytorch中实现一个mnist分类-创新互联
文章链接:http://dzwzjz.com/article/dighde.html
在线咨询
服务热线
服务热线:028-86922220
TOP