实现图像识别神经网络的步骤

整理：python架构师 来源：python技术迷

我们的下一个任务是使用先前标记的图像来训练神经网络，以对新的测试图像进行分类。因此，我们将使用nn模块来构建我们的神经网络。

实现图像识别神经网络的步骤如下：

步骤1：

在第一步中，我们将定义一个类，该类将用于创建我们的神经模型实例。这个类将继承自nn模块，因此我们首先需要导入nn包。

from torch import nn class classifier (nn.Module):

我们的类后面将是一个init()方法。在init()中，第一个 参数将始终是self，第二个参数将是我们将称为输入节点数的输入层节点数，第三个参数将是隐藏层的节点数，第四个参数将是第二隐藏层的节点数，最后一个参数将是输出层的节点数。

def __init__(self,input_layer,hidden_layer1,hidden_layer2,output_layer):

步骤2：

在第二步中，我们调用init()方法以提供各种方法和属性，并初始化输入层、隐藏层和输出层。请记住，我们将处理全连接的神经网络。

super(),__init__() self.linear1=nn.Linear(input_layer,hidden_layer1) self.linear2=nn.Linear(hidden_layer1,hidden_layer2) self.linear3=nn.Linear(hidden_layer2,output_layer) def __init__(self,input_layer,hidden_layer1,hidden_layer2,output_layer):

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步骤3：

现在，我们将进行预测，但在此之前，我们将导入torch.nn.functional包，然后我们将使用forward()函数，并将self作为第一个参数，x作为我们尝试进行预测的任何输入。

import torch.nn.functional as func def forward(self,x):

现在，传递给forward()函数的任何输入将传递给linear1对象，我们将使用relu函数而不是sigmoid。这个输出将作为输入传递到我们的第二隐藏层，并且第二隐藏层的输出将馈送到输出层，并返回最终层的输出。

注意：如果我们处理的是多类别数据集，就不会在输出层应用任何激活函数。

x=func.relu(self.linear1(x)) x=func.relu(self.linear2(x)) x=self.linear3(x) return x

步骤4：

在下一步中，我们将设置我们的模型构造函数。根据我们的初始化器，我们必须设置输入维度、隐藏层维度和输出维度。

图像的像素强度将馈送到我们的输入层。由于每个图像都是28*28像素，总共有784个像素，将其馈送到我们的神经网络中。因此，我们将784作为第一个参数传递，我们将在第一和第二隐藏层中分别取125和60个节点，在输出层中我们将取十个节点。

model=classification1(784,125,65,10)

步骤5：

现在，我们将定义我们的损失函数。nn.CrossEntropyLoss() 用于多类别分类。该函数是log_softmax()函数和NLLLoss()函数的组合，NLLLoss是负对数似然损失。对于具有n个类别的任何训练和分类问题，都使用交叉熵。因此，它使用对数概率，因此我们传递行输出而不是softmax激活函数的输出。

criteron=nn.CrossEntropyLoss()

之后，我们将使用熟悉的优化器，即 Adam。

optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)

步骤6：

在接下来的步骤中，我们将指定epoch的数量。我们初始化epoch的数量并在每个epoch分析损失。我们将初始化两个列表，即loss_history和correct_history。

loss_history=[] correct_history=[]

步骤7：

我们将从迭代每个epoch开始，对于每个epoch，我们必须迭代由训练加载器提供的每个训练批次。每个训练批次包含一百个图像以及在train加载器中训练的一百个标签。

for e in range(epochs): for input, labels in training_loader:

步骤8：

当我们迭代图像的批次时，我们必须将它们展平，并使用view方法进行形状变换。

注意：每个图像张量的形状是（1，28，28），这意味着总共有784个像素。

根据神经网络的结构，我们的输入值将与连接输入层和第一隐藏层的权重矩阵相乘。为了进行这个乘法，我们必须使我们的图像变为一维。我们需要将每个图像从28行2列展平为784个像素的单行。

inputs=input.view(input.shape[0],-1)

现在，借助这些输入，我们得到输出。

outputs=model(inputs)

步骤9：

借助输出，我们将计算总分类交叉熵损失，并最终将输出与实际标签进行比较。我们还将基于交叉熵标准确定错误。在执行训练传递的任何部分之前，我们必须像之前一样设置优化器。

loss1=criteron(outputs,labels) optimizer.zero_grad() loss1.backward() optimizer.step()

步骤10：

为了跟踪每个epoch的损失，我们将初始化一个变量loss，即running_loss。对于计算出的每个批次的每个损失，我们必须将其添加到每个单一批次的所有批次中，然后在每个epoch计算出最终损失。

loss+=loss1.item()

现在，我们将将这个累积的整个epoch的损失附加到我们的损失列表中。为此，在循环语句之后使用else语句。因此，一旦for循环结束，那么将调用else语句。在这个else语句中，我们将打印在特定epoch计算的整个数据集的累积损失。

epoch_loss=loss/len(training_loader) loss_history.append(epoch_loss)

步骤11：

在接下来的步骤中，我们将找到网络的准确性。我们将初始化正确的变量并赋值为零。我们将比较模型对每个训练图像的预测与图像的实际标签，以显示在一个epoch中有多少个预测是正确的。

对于每个图像，我们将取得最大分数值。在这种情况下，将返回一个元组。它返回的第一个值是实际的顶值-模型为该批次内的每个单一图像制作的最大分数。因此，我们对第一个元组值不感兴趣，第二个将对应于模型制作的最高预测，我们将其称为preds。它将返回该图像的最大值的索引。

_,preds=torch.max(outputs,1)

步骤12：

每个图像输出将是一个值的集合，其索引范围从0到9，因为MNIST数据集包含从0到9的类。因此，最大值发生的位置对应于模型做出的预测。我们将比较模型对图像的所有这些预测与图像的实际标签，以查看它们中有多少个是正确的。

correct+=torch.sum(preds==labels.data)

这将给出每个图像批次的正确预测数量。我们将以与epoch损失和准确性相同的方式定义epoch准确性，并打印epoch损失和准确性。

epoch_acc=correct.float()/len(training_loader) print('training_loss:{:.4f},{:.4f}'.format(epoch_loss,epoch_acc.item()))

这将产生预期的结果，如下所示：

步骤13：

现在，我们将将整个epoch的准确性附加到我们的correct_history列表中，并为更好的可视化，我们将绘制epoch损失和准确性。

plt.plot(loss_history,label='Running Loss History') plt.plot(correct_history,label='Running correct History')

Epoch Loss

Epoch accuracy

完整代码

import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.nn.functional as func from torch import nn from torchvision import datasets, transforms transform1=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))]) training_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform1) training_loader=torch.utils.data.DataLoader(dataset=training_dataset,batch_size=100,shuffle=True) def im_convert(tensor): image=tensor.clone().detach().numpy() image=image.transpose(1,2,0) print(image.shape) image=image*(np.array((0.5,0.5,0.5))+np.array((0.5,0.5,0.5))) image=image.clip(0,1) return image dataiter=iter(training_loader) images,labels=dataiter.next() fig=plt.figure(figsize=(25,4)) for idx in np.arange(20): ax=fig.add_subplot(2,10,idx+1) plt.imshow(im_convert(images[idx])) ax.set_title([labels[idx].item()]) class classification1(nn.Module): def __init__(self,input_layer,hidden_layer1,hidden_layer2,output_layer): super().__init__() self.linear1=nn.Linear(input_layer,hidden_layer1) self.linear2=nn.Linear(hidden_layer1,hidden_layer2) self.linear3=nn.Linear(hidden_layer2,output_layer) def forward(self,x): x=func.relu(self.linear1(x)) x=func.relu(self.linear2(x)) x=self.linear3(x) return x model=classification1(784,125,65,10) criteron=nn.CrossEntropyLoss() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.0001) epochs=12 loss_history=[] correct_history=[] for e in range(epochs): loss=0.0 correct=0.0 for input,labels in training_loader: inputs=input.view(input.shape[0],-1) outputs=model(inputs) loss1=criteron(outputs,labels) optimizer.zero_grad() loss1.backward() optimizer.step() _,preds=torch.max(outputs,1) loss+=loss1.item() correct+=torch.sum(preds==labels.data) else: epoch_loss=loss/len(training_loader) epoch_acc=correct.float()/len(training_loader) loss_history.append(epoch_loss) correct_history.append(epoch_acc) print('training_loss:{:.4f},{:.4f}'.format(epoch_loss,epoch_acc.item()))

审核编辑：汤梓红