NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录

5.3 基于LeNet实现手写体数字识别实验

5.3.1 数据

 5.3.1.1 数据预处理

5.3.2 模型构建

5.3.3 模型训练 

5.3.4 模型评价

5.3.5 模型预测

使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet效果对比。（选做） 

可视化LeNet中的部分特征图和卷积核，谈谈自己的看法。（选做）  

 总结：

---

5.3 基于LeNet实现手写体数字识别实验

在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。

5.3.1 数据

手写体数字识别是计算机视觉中最常用的图像分类任务，让计算机识别出给定图片中的手写体数字（0-9共10个数字）。由于手写体风格差异很大，因此手写体数字识别是具有一定难度的任务。

我们采用常用的手写数字识别数据集：MNIST数据集。MNIST数据集是计算机视觉领域的经典入门数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28×28像素)。图5.12给出了部分样本的示例。

为了节省训练时间，本节选取MNIST数据集的一个子集进行后续实验，数据集的划分为：

• 训练集：1,000条样本
• 验证集：200条样本
• 测试集：200条样本

MNIST数据集分为train_set、dev_set和test_set三个数据集，每个数据集含两个列表分别存放了图片数据以及标签数据。比如train_set包含：

• 图片数据：[1 000, 784]的二维列表，包含1 000张图片。每张图片用一个长度为784的向量表示，内容是 28×28 尺寸的像素灰度值（黑白图片）。
• 标签数据：[1 000, 1]的列表，表示这些图片对应的分类标签，即0~9之间的数字。

观察数据集分布情况，代码实现如下：

import json
import gzip

# 打印并观察数据集分布情况
train_set, dev_set, test_set = json.load(gzip.open('./mnist.json.gz'))
train_images, train_labels = train_set[0][:1000], train_set[1][:1000]
dev_images, dev_labels = dev_set[0][:200], dev_set[1][:200]
test_images, test_labels = test_set[0][:200], test_set[1][:200]
train_set, dev_set, test_set = [train_images, train_labels], [dev_images, dev_labels], [test_images, test_labels]
print('Length of train/dev/test set:{}/{}/{}'.format(len(train_set[0]), len(dev_set[0]), len(test_set[0])))

得到以下结果：

Length of train/dev/test set:1000/200/200

可视化观察其中的一张样本以及对应的标签，代码如下所示：

image, label = train_set[0][0], train_set[1][0]
image, label = np.array(image).astype('float32'), int(label)
# 原始图像数据为长度784的行向量，需要调整为[28,28]大小的图像
image = np.reshape(image, [28,28])
image = Image.fromarray(image.astype('uint8'), mode='L')
print("The number in the picture is {}".format(label))
plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.imshow(image,cmap='gray')
plt.show()
plt.savefig('conv-number5.pdf')

得到以下结果：

The number in the picture is 5

 5.3.1.1 数据预处理

图像分类网络对输入图片的格式、大小有一定的要求，数据输入模型前，需要对数据进行预处理操作，使图片满足网络训练以及预测的需要。本实验主要应用了如下方法：

• 调整图片大小：LeNet网络对输入图片大小的要求为 32×32 ，而MNIST数据集中的原始图片大小却是 28×28 ，这里为了符合网络的结构设计，将其调整为32×32；
• 规范化： 通过规范化手段，把输入图像的分布改变成均值为0，标准差为1的标准正态分布，使得最优解的寻优过程明显会变得平缓，训练过程更容易收敛。

在torch中，提供了部分视觉领域的高层API，可以直接调用API实现简单的图像处理操作。通过调用torchvision.transforms.Resize调整大小；调用torchvision.transforms.Normalize进行标准化处理；使用torchvision.transforms.Compose将两个预处理操作进行拼接。

代码实现如下：

from torchvision.transforms import Compose, Resize, Normalize

# 数据预处理
transforms = Compose([Resize(32), Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])])

将原始的数据集封装为Dataset类，以便DataLoader调用。

import random
import torch.utils.data as data

class MNIST_dataset(data.Dataset):
    def __init__(self, dataset, transforms, mode='train'):
        self.mode = mode
        self.transforms =transforms
        self.dataset = dataset

    def __getitem__(self, idx):
        # 获取图像和标签
        image, label = self.dataset[0][idx], self.dataset[1][idx]
        image, label = np.array(image).astype('float32'), int(label)
        image = np.reshape(image, [28,28])
        image = Image.fromarray(image.astype('uint8'), mode='L')
        image = self.transforms(image)

        return image, label

    def __len__(self):
        return len(self.dataset[0])

# 固定随机种子
random.seed(0)
# 加载 mnist 数据集
train_dataset = MNIST_dataset(dataset=train_set, transforms=transforms, mode='train')
test_dataset = MNIST_dataset(dataset=test_set, transforms=transforms, mode='test')
dev_dataset = MNIST_dataset(dataset=dev_set, transforms=transforms, mode='dev')

5.3.2 模型构建

LeNet-5虽然提出的时间比较早，但它是一个非常成功的神经网络模型。基于LeNet-5的手写数字识别系统在20世纪90年代被美国很多银行使用，用来识别支票上面的手写数字。LeNet-5的网络结构如图5.13所示。 

我们使用上面定义的卷积层算子和汇聚层算子构建一个LeNet-5模型。

这里的LeNet-5和原始版本有4点不同：

1. C3层没有使用连接表来减少卷积数量。
2. 汇聚层使用了简单的平均汇聚，没有引入权重和偏置参数以及非线性激活函数。
3. 卷积层的激活函数使用ReLU函数。
4. 最后的输出层为一个全连接线性层。

网络共有7层，包含3个卷积层、2个汇聚层以及2个全连接层的简单卷积神经网络接，受输入图像大小为32×32=102432×32=1024，输出对应10个类别的得分。
具体实现如下：

import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn

class Model_LeNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes=10):
        super(Model_LeNet, self).__init__()
        # 卷积层：输出通道数为6，卷积核大小为5×5
        self.conv1 = Conv2D(in_channels=in_channels, out_channels=6, kernel_size=5)
        # 汇聚层：汇聚窗口为2×2，步长为2
        self.pool2 = Pool2D(size=(2,2), mode='max', stride=2)
        # 卷积层：输入通道数为6，输出通道数为16，卷积核大小为5×5，步长为1
        self.conv3 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1)
        # 汇聚层：汇聚窗口为2×2，步长为2
        self.pool4 = Pool2D(size=(2,2), mode='avg', stride=2)
        # 卷积层：输入通道数为16，输出通道数为120，卷积核大小为5×5
        self.conv5 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=5, stride=1)
        # 全连接层：输入神经元为120，输出神经元为84
        self.linear6 = nn.Linear(120, 84)
        # 全连接层：输入神经元为84，输出神经元为类别数
        self.linear7 = nn.Linear(84, num_classes)

    def forward(self, x):
        # C1：卷积层+激活函数
        output = F.relu(self.conv1(x))
        # S2：汇聚层
        output = self.pool2(output)
        # C3：卷积层+激活函数
        output = F.relu(self.conv3(output))
        # S4：汇聚层
        output = self.pool4(output)
        # C5：卷积层+激活函数
        output = F.relu(self.conv5(output))
        # 输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,CxHxW]
        output = torch.squeeze(output, dim=[2,3])
        # F6：全连接层
        output = F.relu(self.linear6(output))
        # F7：全连接层
        output = self.linear7(output)
        return output

下面测试一下上面的LeNet-5模型，构造一个形状为 [1,1,32,32]的输入数据送入网络，观察每一层特征图的形状变化。代码实现如下：

# 这里用np.random创建一个随机数组作为输入数据
inputs = np.random.randn(*[1,1,32,32])
inputs = inputs.astype('float32')

# 创建Model_LeNet类的实例，指定模型名称和分类的类别数目
model = Model_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)
# 通过调用LeNet从基类继承的sublayers()函数，查看LeNet中所包含的子层
model_sublayers = [x for x in model.modules()]
print(model_sublayers[1:])
x = torch.tensor(inputs)
for item in model_sublayers[1:]:
    # item是LeNet类中的一个子层
    # 查看经过子层之后的输出数据形状
    try:
        x = item(x)
    except:
        # 如果是最后一个卷积层输出，需要展平后才可以送入全连接层
        x = torch.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = item(x)
    if len(list(item.parameters()))==2:
        # 查看卷积和全连接层的数据和参数的形状，
        # 其中item.parameters()[0]是权重参数w，item.parameters()[1]是偏置参数b
        print(item, x.shape, list(item.parameters())[0].shape,
                list(item.parameters())[1].shape)
    else:
        # 汇聚层没有参数
        print(item, x.shape)

得到以下结果：

[Conv2D(), Pool2D(), Conv2D(), Pool2D(), Conv2D(), Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True), Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)]
Conv2D() torch.Size([1, 6, 28, 28])
Pool2D() torch.Size([1, 6, 14, 14])
Conv2D() torch.Size([1, 16, 10, 10])
Pool2D() torch.Size([1, 16, 5, 5])
Conv2D() torch.Size([1, 120, 1, 1])
Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) torch.Size([1, 84]) torch.Size([84, 120]) torch.Size([84])
Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) torch.Size([1, 10]) torch.Size([10, 84]) torch.Size([10])

从输出结果看，

• 对于大小为32×32的单通道图像，先用6个大小为5×5的卷积核对其进行卷积运算，输出为6个28×28大小的特征图；
• 6个28×28大小的特征图经过大小为2×2，步长为2的汇聚层后，输出特征图的大小变为14×14；
• 6个14×14大小的特征图再经过16个大小为5×5的卷积核对其进行卷积运算，得到16个10×10大小的输出特征图；
• 16个10×10大小的特征图经过大小为2×2，步长为2的汇聚层后，输出特征图的大小变为5×5；
• 16个5×5大小的特征图再经过120个大小为5×5的卷积核对其进行卷积运算，得到120个1×1大小的输出特征图；
• 此时，将特征图展平成1维，则有120个像素点，经过输入神经元个数为120，输出神经元个数为84的全连接层后，输出的长度变为84。
• 再经过一个全连接层的计算，最终得到了长度为类别数的输出结果。

考虑到自定义的Conv2D和Pool2D算子中包含多个for循环，所以运算速度比较慢。飞桨框架中，针对卷积层算子和汇聚层算子进行了速度上的优化，这里基于torch.nn.Conv2d、torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.AvgPool2d构建LeNet-5模型，对比与上边实现的模型的运算速度。代码实现如下：

class Paddle_LeNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes=10):
        super(Paddle_LeNet, self).__init__()
        # 卷积层：输出通道数为6，卷积核大小为5*5
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=6, kernel_size=5)
        # 汇聚层：汇聚窗口为2*2，步长为2
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 卷积层：输入通道数为6，输出通道数为16，卷积核大小为5*5
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
        # 汇聚层：汇聚窗口为2*2，步长为2
        self.pool4 = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 卷积层：输入通道数为16，输出通道数为120，卷积核大小为5*5
        self.conv5 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=5)
        # 全连接层：输入神经元为120，输出神经元为84
        self.linear6 = nn.Linear(in_features=120, out_features=84)
        # 全连接层：输入神经元为84，输出神经元为类别数
        self.linear7 = nn.Linear(in_features=84, out_features=num_classes)

    def forward(self, x):
        # C1：卷积层+激活函数
        output = F.relu(self.conv1(x))
        # S2：汇聚层
        output = self.pool2(output)
        # C3：卷积层+激活函数
        output = F.relu(self.conv3(output))
        # S4：汇聚层
        output = self.pool4(output)
        # C5：卷积层+激活函数
        output = F.relu(self.conv5(output))
        # 输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,CxHxW]
        output = torch.squeeze(output, 3)
        output = torch.squeeze(output, 2)
        # F6：全连接层
        output = F.relu(self.linear6(output))
        # F7：全连接层
        output = self.linear7(output)
        return output

测试两个网络的运算速度。

import time

# 这里用np.random创建一个随机数组作为测试数据
inputs = np.random.randn(*[1,1,32,32])
inputs = inputs.astype('float32')
x = torch.tensor(inputs)

# 创建Model_LeNet类的实例，指定模型名称和分类的类别数目
model = Model_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)
# 创建Paddle_LeNet类的实例，指定模型名称和分类的类别数目
paddle_model = Torch_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)

# 计算Model_LeNet类的运算速度
model_time = 0
for i in range(60):
    strat_time = time.time()
    out = model(x)
    end_time = time.time()
    # 预热10次运算，不计入最终速度统计
    if i < 10:
        continue
    model_time += (end_time - strat_time)
avg_model_time = model_time / 50
print('Model_LeNet speed:', avg_model_time, 's')

# 计算Paddle_LeNet类的运算速度
torch_model_time = 0
for i in range(60):
    strat_time = time.time()
    paddle_out = paddle_model(x)
    end_time = time.time()
    # 预热10次运算，不计入最终速度统计
    if i < 10:
        continue
    paddle_model_time += (end_time - strat_time)
avg_paddle_model_time = paddle_model_time / 50

print('Torch_LeNet speed:', avg_paddle_model_time, 's')

得到以下结果： 

Model_LeNet speed: 0.6794276094436645 s
Torch_LeNet speed: 0.0006398200988769531 s

这里还可以令两个网络加载同样的权重，测试一下两个网络的输出结果是否一致。

# 这里用np.random创建一个随机数组作为测试数据
inputs = np.random.randn(*[1, 1, 32, 32])
inputs = inputs.astype('float32')
x = torch.tensor(inputs)

# 创建Model_LeNet类的实例，指定模型名称和分类的类别数目
model = Model_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)
# 获取网络的权重
params = model.state_dict()
# 自定义Conv2D算子的bias参数形状为[out_channels, 1]
# paddle API中Conv2D算子的bias参数形状为[out_channels]
# 需要进行调整后才可以赋值
for key in params:
    if 'bias' in key:
        params[key] = params[key].squeeze()
# 创建Paddle_LeNet类的实例，指定模型名称和分类的类别数目
paddle_model = Paddle_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)
# 将Model_LeNet的权重参数赋予给Paddle_LeNet模型，保持两者一致
paddle_model.load_state_dict(params)

# 打印结果保留小数点后6位
torch.set_printoptions(6)
# 计算Model_LeNet的结果
output = model(x)
print('Model_LeNet output: ', output)
# 计算Paddle_LeNet的结果
paddle_output = paddle_model(x)
print('Paddle_LeNet output: ', paddle_output)

得到以下结果： 

Model_LeNet output:  tensor([[ -45428.375000,  171006.765625,   38185.515625,   70666.289062,
          -27413.806641,  -50082.085938,   40373.550781,   65133.406250,
          -43243.289062, -116974.398438]], grad_fn=)
Paddle_LeNet output:  tensor([[ -45428.375000,  171006.765625,   38185.515625,   70666.289062,
          -27413.806641,  -50082.085938,   40373.550781,   65133.406250,
          -43243.289062, -116974.398438]], grad_fn=)

可以看到，输出结果是一致的。

这里还可以统计一下LeNet-5模型的参数量和计算量。

参数量

按照公式(5.18)进行计算，可以得到：

• 第一个卷积层的参数量为：6×1×5×5+6=1566×1×5×5+6=156；
• 第二个卷积层的参数量为：16×6×5×5+16=241616×6×5×5+16=2416；
• 第三个卷积层的参数量为：120×16×5×5+120=48120120×16×5×5+120=48120；
• 第一个全连接层的参数量为：120×84+84=10164120×84+84=10164；
• 第二个全连接层的参数量为：84×10+10=85084×10+10=850；

所以，LeNet-5总的参数量为61706。

在torchsummary中，还可以使用torchsummary.summaryAPI自动计算参数量。

import torchsummary
model = Paddle_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)

params_info = torchsummary.summary(model, ( 1, 32, 32))
print(params_info)

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1            [-1, 6, 28, 28]             156
         MaxPool2d-2            [-1, 6, 14, 14]               0
            Conv2d-3           [-1, 16, 10, 10]           2,416
         AvgPool2d-4             [-1, 16, 5, 5]               0
            Conv2d-5            [-1, 120, 1, 1]          48,120
            Linear-6                   [-1, 84]          10,164
            Linear-7                   [-1, 10]             850
================================================================
Total params: 61,706
Trainable params: 61,706
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.06
Params size (MB): 0.24
Estimated Total Size (MB): 0.30
----------------------------------------------------------------
None

可以看到结果也是61706是一样的

计算量

按照公式(5.19)进行计算，可以得到：

• 第一个卷积层的计算量为：28×28×5×5×6×1+28×28×6=12230428×28×5×5×6×1+28×28×6=122304；
• 第二个卷积层的计算量为：10×10×5×5×16×6+10×10×16=24160010×10×5×5×16×6+10×10×16=241600；
• 第三个卷积层的计算量为：1×1×5×5×120×16+1×1×120=481201×1×5×5×120×16+1×1×120=48120；
• 平均汇聚层的计算量为：16×5×5=40016×5×5=400
• 第一个全连接层的计算量为：120×84=10080120×84=10080；
• 第二个全连接层的计算量为：84×10=84084×10=840；

所以，LeNet-5总的计算量为423344。

在飞桨中，还可以使用paddle.flopsAPI自动统计计算量。

5.3.3 模型训练 

使用交叉熵损失函数，并用随机梯度下降法作为优化器来训练LeNet-5网络。
用RunnerV3在训练集上训练5个epoch，并保存准确率最高的模型作为最佳模型。

这里的评价函数类：

def accuracy(preds, labels):
    # 判断是二分类任务还是多分类任务，preds.shape[1]=1时为二分类任务，preds.shape[1]>1时为多分类任务
    if preds.shape[1] == 1:
        # 二分类时，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
        # 使用'torch.tensor()'将preds的数据类型转换为float32类型
        preds = torch.as_tensor((preds >= 0.5),dtype=torch.float32)
    else:
        # 多分类时，使用'torch.argmax'计算最大元素索引作为类别
        preds = torch.argmax(preds, dim=1).int()
    return torch.mean(torch.as_tensor((preds == labels),dtype=torch.float32))


import torch


class Accuracy():
    def __init__(self, is_logist=True):
        """
        输入：
           - is_logist: outputs是logist还是激活后的值
        """

        # 用于统计正确的样本个数
        self.num_correct = 0
        # 用于统计样本的总数
        self.num_count = 0

        self.is_logist = is_logist

    def update(self, outputs, labels):
        """
        输入：
           - outputs: 预测值, shape=[N,class_num]
           - labels: 标签值, shape=[N,1]
        """

        # 判断是二分类任务还是多分类任务，shape[1]=1时为二分类任务，shape[1]>1时为多分类任务
        if outputs.shape[1] == 1:  # 二分类
            outputs = torch.squeeze(outputs, dim=-1)
            if self.is_logist:
                # logist判断是否大于0
                preds = torch.tensor((outputs >= 0), dtype=torch.float32)
            else:
                # 如果不是logist，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
                preds = torch.tensor((outputs >= 0.5), dtype=torch.float32)
        else:
            # 多分类时，使用'paddle.argmax'计算最大元素索引作为类别
            preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
            preds = torch.tensor(preds, dtype=torch.int64)

        # 获取本批数据中预测正确的样本个数
        labels = torch.squeeze(labels, dim=-1)
        batch_correct = torch.sum(torch.tensor(preds == labels, dtype=torch.float32)).numpy()
        batch_count = len(labels)

        # 更新num_correct 和 num_count
        self.num_correct += batch_correct
        self.num_count += batch_count

    def accumulate(self):
        # 使用累计的数据，计算总的指标
        if self.num_count == 0:
            return 0
        return self.num_correct / self.num_count

    def reset(self):
        # 重置正确的数目和总数
        self.num_correct = 0
        self.num_count = 0

    def name(self):
        return "Accuracy"

 runner类

class RunnerV3(object):
    def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric, **kwargs):
        self.model = model
        self.optimizer = optimizer
        self.loss_fn = loss_fn
        self.metric = metric  # 只用于计算评价指标

        # 记录训练过程中的评价指标变化情况
        self.dev_scores = []

        # 记录训练过程中的损失函数变化情况
        self.train_epoch_losses = []  # 一个epoch记录一次loss
        self.train_step_losses = []  # 一个step记录一次loss
        self.dev_losses = []

        # 记录全局最优指标
        self.best_score = 0

    def train(self, train_loader, dev_loader=None, **kwargs):
        # 将模型切换为训练模式
        self.model.train()

        # 传入训练轮数，如果没有传入值则默认为0
        num_epochs = kwargs.get("num_epochs", 0)
        # 传入log打印频率，如果没有传入值则默认为100
        log_steps = kwargs.get("log_steps", 100)
        # 评价频率
        eval_steps = kwargs.get("eval_steps", 0)

        # 传入模型保存路径，如果没有传入值则默认为"best_model.pdparams"
        save_path = kwargs.get("save_path", "best_model.pdparams")

        custom_print_log = kwargs.get("custom_print_log", None)

        # 训练总的步数
        num_training_steps = num_epochs * len(train_loader)

        if eval_steps:
            if self.metric is None:
                raise RuntimeError('Error: Metric can not be None!')
            if dev_loader is None:
                raise RuntimeError('Error: dev_loader can not be None!')

        # 运行的step数目
        global_step = 0

        # 进行num_epochs轮训练
        for epoch in range(num_epochs):
            # 用于统计训练集的损失
            total_loss = 0
            for step, data in enumerate(train_loader):
                X, y = data
                # 获取模型预测
                logits = self.model(X)
                y = torch.tensor(y, dtype=torch.int64)
                loss = self.loss_fn(logits, y)  # 默认求mean
                total_loss += loss

                # 训练过程中，每个step的loss进行保存
                self.train_step_losses.append((global_step, loss.item()))

                if log_steps and global_step % log_steps == 0:
                    print(
                        f"[Train] epoch: {epoch}/{num_epochs}, step: {global_step}/{num_training_steps}, loss: {loss.item():.5f}")

                # 梯度反向传播，计算每个参数的梯度值
                loss.backward()

                if custom_print_log:
                    custom_print_log(self)

                # 小批量梯度下降进行参数更新
                self.optimizer.step()
                # 梯度归零
                self.optimizer.zero_grad()

                # 判断是否需要评价
                if eval_steps > 0 and global_step > 0 and \
                        (global_step % eval_steps == 0 or global_step == (num_training_steps - 1)):

                    dev_score, dev_loss = self.evaluate(dev_loader, global_step=global_step)
                    print(f"[Evaluate]  dev score: {dev_score:.5f}, dev loss: {dev_loss:.5f}")

                    # 将模型切换为训练模式
                    self.model.train()

                    # 如果当前指标为最优指标，保存该模型
                    if dev_score > self.best_score:
                        self.save_model(save_path)
                        print(
                            f"[Evaluate] best accuracy performence has been updated: {self.best_score:.5f} --> {dev_score:.5f}")
                        self.best_score = dev_score

                global_step += 1

            # 当前epoch 训练loss累计值
            trn_loss = (total_loss / len(train_loader)).item()
            # epoch粒度的训练loss保存
            self.train_epoch_losses.append(trn_loss)

        print("[Train] Training done!")

    # 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
    @torch.no_grad()
    def evaluate(self, dev_loader, **kwargs):
        assert self.metric is not None

        # 将模型设置为评估模式
        self.model.eval()

        global_step = kwargs.get("global_step", -1)

        # 用于统计训练集的损失
        total_loss = 0

        # 重置评价
        self.metric.reset()

        # 遍历验证集每个批次
        for batch_id, data in enumerate(dev_loader):
            X, y = data

            # 计算模型输出
            logits = self.model(X)
            y = torch.tensor(y, dtype=torch.int64)

            # 计算损失函数
            loss = self.loss_fn(logits, y).item()
            # 累积损失
            total_loss += loss

            # 累积评价
            self.metric.update(logits, y)

        dev_loss = (total_loss / len(dev_loader))
        dev_score = self.metric.accumulate()

        # 记录验证集loss
        if global_step != -1:
            self.dev_losses.append((global_step, dev_loss))
            self.dev_scores.append(dev_score)

        return dev_score, dev_loss

    # 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
    @torch.no_grad()
    def predict(self, x, **kwargs):
        # 将模型设置为评估模式
        self.model.eval()
        # 运行模型前向计算，得到预测值
        logits = self.model(x)
        return logits

    def save_model(self, save_path):
        torch.save(self.model.state_dict(), save_path)

    def load_model(self, model_path):
        model_state_dict = torch.load(model_path)
        self.model.set_state_dict(model_state_dict)

进行模型训练：

torch.manual_seed(100)
transforms = Compose([Resize(32),ToTensor(),  Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])])
lr = 0.3
# 批次大小
batch_size = 64
# 加载 mnist 数据集
train_dataset = MNIST_dataset(dataset=train_set, transforms=transforms, mode='train')
test_dataset = MNIST_dataset(dataset=test_set, transforms=transforms, mode='test')
dev_dataset = MNIST_dataset(dataset=dev_set, transforms=transforms, mode='dev')
# 加载数据
train_loader =	torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = 	torch.utils.data.DataLoader(dev_dataset, batch_size=batch_size)
test_loader = 	torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size)
# 定义LeNet网络
# 自定义算子实现的LeNet-5
# model = Model_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)
# 飞桨API实现的LeNet-5
model = torch_LeNet(in_channels=1, num_classes=10)
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(lr=lr, params=model.parameters())
# 定义损失函数
loss_fn = F.cross_entropy
# 定义评价指标
metric = Accuracy(is_logist=True)
# 实例化 RunnerV3 类，并传入训练配置。
runner = RunnerV3(model=model, optimizer=optimizer,loss_fn = loss_fn, metric=metric)
# 启动训练
log_steps = 15
eval_steps = 15
runner.train(train_loader, dev_loader, num_epochs=5, log_steps=log_steps,
                eval_steps=eval_steps, save_path="best_model.pdparams")

得到以下结果：

[Train] epoch: 0/5, step: 0/80, loss: 2.30941
[Train] epoch: 0/5, step: 15/80, loss: 2.31568
[Evaluate]  dev score: 0.12000, dev loss: 2.29370
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.00000 --> 0.12000
[Train] epoch: 1/5, step: 30/80, loss: 2.29213
[Evaluate]  dev score: 0.13500, dev loss: 2.28875
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.12000 --> 0.13500
[Train] epoch: 2/5, step: 45/80, loss: 2.30325
[Evaluate]  dev score: 0.13500, dev loss: 2.28846
[Train] epoch: 3/5, step: 60/80, loss: 2.30405
[Evaluate]  dev score: 0.13500, dev loss: 2.28818
[Train] epoch: 4/5, step: 75/80, loss: 2.29368
[Evaluate]  dev score: 0.12500, dev loss: 2.28817
[Evaluate]  dev score: 0.12500, dev loss: 2.28722
[Train] Training done!

进程已结束，退出代码为 0

可视化观察训练集与验证集的损失变化情况。

from tools import plot_training_loss_acc
plot_training_loss_acc(runner, 'cnn-loss1.pdf')

为什么这个效果这么差？？？

用paddle运行出来的就要好很多。 

5.3.4 模型评价

使用测试数据对在训练过程中保存的最佳模型进行评价，观察模型在测试集上的准确率以及损失变化情况。

runner.load_model('best_model.pdparams')
# 模型评价
score, loss = runner.evaluate(test_loader)
print("[Test] accuracy/loss: {:.4f}/{:.4f}".format(score, loss))

[Train] Training done!
[Test] accuracy/loss: 0.0900/2.3019

5.3.5 模型预测

同样地，我们也可以使用保存好的模型，对测试集中的某一个数据进行模型预测，观察模型效果。

# 获取测试集中第一条数据
X, label = next(test_loader())
logits = runner.predict(X)
# 多分类，使用softmax计算预测概率
pred = F.softmax(logits)
# 获取概率最大的类别
pred_class = paddle.argmax(pred[1]).numpy()
label = label[1][0].numpy()
# 输出真实类别与预测类别
print("The true category is {} and the predicted category is {}".format(label[0], pred_class[0]))
# 可视化图片
plt.figure(figsize=(2, 2))
image, label = test_set[0][1], test_set[1][1]
image= np.array(image).astype('float32')
image = np.reshape(image, [28,28])
image = Image.fromarray(image.astype('uint8'), mode='L')
plt.imshow(image)
plt.savefig('cnn-number2.pdf')

The true category is 2 and the predicted category is 2

使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet效果对比。（选做） 

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.datasets import mnist
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
 
train_batch_size = 64#超参数
test_batch_size = 128#超参数
learning_rate = 0.01#学习率
nums_epoches = 20#训练次数
lr = 0.1#优化器参数
momentum = 0.5#优化器参数
train_dataset = mnist.MNIST('./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), target_transform=None, download=True)
test_dataset = mnist.MNIST('./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), target_transform=None, download=False)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=train_batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=test_batch_size, shuffle=False)
 
class model(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_1, hidden_2, out_dim):
        super(model, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, hidden_1, bias=True), nn.BatchNorm1d(hidden_1))
        self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_1, hidden_2, bias=True), nn.BatchNorm1d(hidden_2))
        self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_2, out_dim))
 
    def forward(self, x):
        # 注意 F 与 nn 下的激活函数使用起来不一样的
        x = F.relu(self.layer1(x))
        x = F.relu(self.layer2(x))
        x = self.layer3(x)
        return x
 
#实例化网络
model = model(28*28,300,100,10)
#定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
#momentum:动量因子
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr=lr,momentum=momentum)
def train():
    # 开始训练 先定义存储损失函数和准确率的数组
    losses = []
    acces = []
    # 测试用
    eval_losses = []
    eval_acces = []
 
    for epoch in range(nums_epoches):
        # 每次训练先清零
        train_loss = 0
        train_acc = 0
        # 将模型设置为训练模式
        model.train()
        # 动态学习率
        if epoch % 5 == 0:
            optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.1
        for img, label in train_loader:
            # 例如 img=[64,1,28,28] 做完view()后变为[64,1*28*28]=[64,784]
            # 把图片数据格式转换成与网络匹配的格式
            img = img.view(img.size(0), -1)
            # 前向传播，将图片数据传入模型中
            # out输出10维，分别是各数字的概率，即每个类别的得分
            out = model(img)
            # 这里注意参数out是64*10，label是一维的64
            loss = criterion(out, label)
            # 反向传播
            # optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            # 这个方法会更新所有的参数，一旦梯度被如backward()之类的函数计算好后，我们就可以调用这个函数
            optimizer.step()
            # 记录误差
            train_loss += loss.item()
            # 计算分类的准确率,找到概率最大的下标
            _, pred = out.max(1)
            num_correct = (pred == label).sum().item()  # 记录标签正确的个数
            acc = num_correct / img.shape[0]
            train_acc += acc
        losses.append(train_loss / len(train_loader))
        acces.append(train_acc / len(train_loader))
 
        eval_loss = 0
        eval_acc = 0
        model.eval()
        for img, label in test_loader:
            img = img.view(img.size(0), -1)
 
            out = model(img)
            loss = criterion(out, label)
 
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()
 
            eval_loss += loss.item()
 
            _, pred = out.max(1)
            num_correct = (pred == label).sum().item()
            acc = num_correct / img.shape[0]
            eval_acc += acc
        eval_losses.append(eval_loss / len(test_loader))
        eval_acces.append(eval_acc / len(test_loader))
 
        print('epoch:{},Train Loss:{:.4f},Train Acc:{:.4f},Test Loss:{:.4f},Test Acc:{:.4f}'
              .format(epoch, train_loss / len(train_loader), train_acc / len(train_loader),
                      eval_loss / len(test_loader), eval_acc / len(test_loader)))
    plt.title('trainloss')
    plt.plot(np.arange(len(losses)), losses)
    plt.legend(['Train Loss'], loc='upper right')
#测试
def test():
    correct = 0
    total = 0
    y_predict=[]
    y_true=[]
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            input, target = data
            input = input.view(input.size(0), -1)
            output = model(input)#输出十个最大值
            _, predict = torch.max(output.data, dim=1)#元组取最大值的下表
            #
            #print('predict:',predict)
            total += target.size(0)
            correct += (predict == target).sum().item()
            y_predict.extend(predict.tolist())
            y_true.extend(target.tolist())
    print('正确率：', correct / total)
    print('correct=', correct)
    
 
train()
test()

得到以下结果：

epoch:0,Train Loss:0.3498,Train Acc:0.9175,Test Loss:0.1283,Test Acc:0.9615
epoch:1,Train Loss:0.1283,Train Acc:0.9650,Test Loss:0.0824,Test Acc:0.9764
epoch:2,Train Loss:0.0881,Train Acc:0.9752,Test Loss:0.0628,Test Acc:0.9827
epoch:3,Train Loss:0.0665,Train Acc:0.9818,Test Loss:0.0503,Test Acc:0.9858
epoch:4,Train Loss:0.0535,Train Acc:0.9854,Test Loss:0.0416,Test Acc:0.9890
epoch:5,Train Loss:0.0368,Train Acc:0.9914,Test Loss:0.0259,Test Acc:0.9948
epoch:6,Train Loss:0.0338,Train Acc:0.9921,Test Loss:0.0255,Test Acc:0.9953
epoch:7,Train Loss:0.0321,Train Acc:0.9934,Test Loss:0.0250,Test Acc:0.9948
epoch:8,Train Loss:0.0307,Train Acc:0.9931,Test Loss:0.0245,Test Acc:0.9955
epoch:9,Train Loss:0.0299,Train Acc:0.9937,Test Loss:0.0240,Test Acc:0.9955
epoch:10,Train Loss:0.0280,Train Acc:0.9943,Test Loss:0.0239,Test Acc:0.9955
epoch:11,Train Loss:0.0289,Train Acc:0.9940,Test Loss:0.0241,Test Acc:0.9955
epoch:12,Train Loss:0.0282,Train Acc:0.9943,Test Loss:0.0235,Test Acc:0.9963
epoch:13,Train Loss:0.0278,Train Acc:0.9947,Test Loss:0.0237,Test Acc:0.9963
epoch:14,Train Loss:0.0279,Train Acc:0.9944,Test Loss:0.0235,Test Acc:0.9960
epoch:15,Train Loss:0.0276,Train Acc:0.9945,Test Loss:0.0233,Test Acc:0.9957
epoch:16,Train Loss:0.0268,Train Acc:0.9948,Test Loss:0.0238,Test Acc:0.9962
epoch:17,Train Loss:0.0270,Train Acc:0.9950,Test Loss:0.0240,Test Acc:0.9960
epoch:18,Train Loss:0.0277,Train Acc:0.9947,Test Loss:0.0233,Test Acc:0.9960
epoch:19,Train Loss:0.0271,Train Acc:0.9946,Test Loss:0.0238,Test Acc:0.9959
正确率： 0.9959
correct= 9959
[[ 979    0    0    0    0    0    0    1    0    0]
 [   0 1132    0    0    0    0    2    0    1    0]
 [   0    0 1030    0    0    0    0    2    0    0]
 [   0    0    0 1008    0    1    0    1    0    0]
 [   0    0    1    0  979    0    1    0    0    1]
 [   2    0    0    0    0  888    1    0    0    1]
 [   3    2    0    0    1    2  950    0    0    0]
 [   0    3    1    1    0    0    0 1021    0    2]
 [   0    0    0    2    0    0    0    0  972    0]
 [   2    1    0    1    2    1    0    2    0 1000]]
 
进程已结束，退出代码为 0

 从结果可以看出来，LeNet和FNN得到的结果是差不多的，但是如果从时间来看的话，FNN耗时是很长的，但是LeNet-5需要的参数量是比前馈神经网络要大很多的，只能说是各有千秋吧。

可视化LeNet中的部分特征图和卷积核，谈谈自己的看法。（选做）  

卷积核：

  特征图：

 前两个是第一层卷积后的图，后面是第一层池化后的图。

我感觉随着卷积池化的进行，图片是越来越模糊，但是同时图像的深度也显现出来，这也就是下面老师说的从低级的信息中提取出高级的信息。

 总结：

在上面的实验中，我提到了一个问题，就是为什么模型训练出来的结果这么差！

 我本来以为是个简单的学习率或者是训练轮次不够的问题，可是我把学习率从0.01到1都调过，轮次也训练了二十次。可是我发现每次的结果都是训练个两三轮就不会在提升效果了，但是LeNet-5网络肯定是没问题的，那就是我的问题了，于是我又开始向上找是哪里出了问题。

果然让我找到问题了，

我发现这个地方在当时写的时候是没有这个ToTensor（）的，但是因为要把PIL Image类型的图片格式转换为 tensor格式才需要加这个，不然会报错说一个GOT

果然当时查问题的时候在一个博客上只说了他可以改变数据类型，后面我又查这个类发现他还有另一个作用就是将数据全部归一化到了（0,1）而这个时候我们后面设置的均值和标准差是125.5肯定就是不行了，所以我把他们设置到了0.5

[Evaluate]  dev score: 0.91000, dev loss: 0.25676
[Train] Training done!
[Test] accuracy/loss: 0.9250/0.2274

 这样得到的结果就没有问题了。

最后前馈神经网络对mnist分类其实之前是做过的，可以参考实验五（3）

参考链接：(18条消息) 数据处理中ToTensor紧接着Normalize_一只tobey的博客-CSDN博客