【PyTorch】深度学习实践之 CNN基础篇——卷积神经网络跑Minst数据集

1. 全连接神经网络与卷积神经网络

之前学习的网络为全连接神经网络，一层一层的全部连接，也就是前一层的每一个节点都会和后面一层的所有节点进行连接。全连接网络在数值计算的时候，会把信息拉成一维的，这样会丧失掉图片特征中的一些空间的信息。
卷积神经网络可以很好的保留图像的空间特征，其基本工作方式如下：

• 输入一张图像，先进行卷积操作，然后通过下采样减少元素数量，降低运算的需求 … 最终为了实现分类，输出还是一个10维的向量。中间的过程可以采样不同的方式。

总的来看，首先经过卷积层，进行特征提取，经过特征提取之后，图片信息变成了一个向量；而后将向量接入一个全连接网络进行分类处理。

卷积和下采样称为特征提取器，全连接层作为分类器。

2. 图像的本质

图像一般是栅格图像，每一个格子代表一个像素，图像信息一般有W（宽）H（高）C（通道）。一般通道分为RGB，如图右侧所示。

3. 卷积运算

3.1 单通道卷积运算

如图所示，选择 1 x 5 x 5 的单通道图像，3 x 3 的卷积核，进行卷积运算：

步骤：先在输入图像中，画出一个卷积核大小的（3x3）的窗口，而后将该窗口与卷积核做数乘+求（对应元素相乘）；然后将该窗口从左往右、从上到下做遍历（华东），每一次都进行数乘求和运算，最终由这些数乘求和数值组成的矩阵，就是卷积后的结果。

3.2 三通道卷积运算

对于输入图像，每一个通道都会配一个卷积核**（输入图像的通道数 == 卷积核的通道数）**
每个通道根据上面讲的单通道的计算方式计算，得到一个矩阵，一共可以得到三个矩阵，将这三个矩阵求和，最终得到的结果就是三通道卷积的结果。

可以看到，只有一个卷积核，最终输出的是一个通道的结果。怎么输出多个通道呢？

• 单通道输出：
  

• 多通道输出：
  输入图像的通道数 == 卷积核的通道数
  卷积核的个数 == 输出图像的通道数
  

构建一个卷积层，权重表示：

在pytorch里面，卷积核kernel_size = 常数，代表是一个常数x常数的卷积核，而kernel_size也可以设置为一个元组，比如kernel_size=（5，3）代表卷积核的大小为长方形5x3，但是我们经常使用的卷积核还是kernel_size=3，代表3x3这样的卷积核。
定义一个卷积层：输入通道、输出通道、卷积核大小。如下图：

3.3 卷积层其他的权重

填充padding：例如我们输入一个5x5大小的输入图像，通过3x3的卷积核进行卷积，此时输出图像为3x3。但是此时我们想要输出图像的大小和输入图像的大小是一样大，此时我们就需要进行对输入图像进行填充，padding = 3/2 = 1，此时就需要在输入图像填充一圈使其变成7x7。

假如我们使用5x5大小的卷积核进行卷积，然后要求输出图像大小等于输入图像大小，此时我们需要填充padding = 5/2 = 2，填充2圈，使得原图像变成9x9。

填充默认情况都是进行填充0。

B：batch_size
C: 通道数
W：图像或卷积核的宽度
H：图像或卷积核的高度
O: 输出通道数
I：输入通道数
stride：步长，就是卷积核窗口在遍历图像时，每走一步的步长。
v

从左到右、从上到下都是每次移动两步。这个可以有效地降低特征图的宽度和高度。

4. 池化运算（下采样）

池化运算常用的是最大池化，它是没有权重的，2x2的池化默认stride=2。

做最大池化，只是在一个通道内进行，不同的通道不会最大池化。所以说，做最大池化，通道的数量不会发生变化，只是2x2的最大池化，图像的大小会变为原来的一半。

5. 实现简单的卷积神经网络

1. 选择 5 x 5 的卷积核，输入通道为 1，输出通道为 10：此时图像矩阵经过 5 x 5 的卷积核后会小两圈，也就是4个数位，变成 24 x 24，输出通道为10；
2. 选择 2 x 2 的最大池化层：此时图像大小缩短一半，变成 12 x 12，通道数不变；
3. 再次经过 5 x 5 的卷积核，输入通道为 10，输出通道为 20：此时图像再小两圈，变成 8 *8，输出通道为20；
4. 再次经过 2 x 2 的最大池化层：此时图像大小缩短一半，变成 4 x 4，通道数不变；
5. 最后将图像整型变换成向量，输入到全连接层中：输入一共有 4 x 4 x 20 = 320 个元素，输出为 10.

注意：5x5的卷积核就是少两圈，也就是图像大小 -4；3x3卷积核少一圈，图像 -2；2x2池化层图像大小缩小一半。

实现代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as f
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据集
batch_size = 64
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.1307,],std=[0.3081,])
])
train_dataset = datasets.MNIST(root="./mnist_data/",train=True,transform=transform,download=False)
test_dataset = datasets.MNIST(root="./mnist_data/",train=False,transform=transform,download=False)

train_dataloader = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)

# 网络模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5)
        self.pooling = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc = nn.Linear(320,10)

    def forward(self,x):
        # Flatten data from (n,1,28,28) to (n,784)
        x = f.relu(self.conv1(x))
        # batch_size = x.size(0)
        x = self.pooling(x)
        x = f.relu(self.conv2(x))
        x = self.pooling(x)
        x = x.view(x.size()[0],-1)
        x = self.fc(x)
        return x
        # x = f.relu(self.pooling(self.conv1(x)))
        # x = f.relu(self.pooling(self.conv2(x)))
        # x = x.view(x.size(0), -1)
        # x = self.fc(x)
        # return x

model = Model()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 优化器和损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01,momentum=0.5)

# 训练
epoch_list = []
def train(epoch):
    running_loss = 0.0
    epoch_list.append(epoch+1)
    # for epoch in range(10):
    for i, data in enumerate(train_dataloader, 0):
        input, target = data
        input, target = input.to(device),target.to(device)
        y_pred = model(input)
        loss = criterion(y_pred, target)
        # print(i+1,epoch+1,loss.item())
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 300 == 299:
            print("{} {} loss:{:.3f}".format(epoch + 1, i + 1, running_loss / 300))
            running_loss = 0.0
# 测试
accuracy_list = []
def test():
    total = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for i,data in enumerate(test_dataloader,0):
            input,target = data
            input, target = input.to(device), target.to(device)
            y_pred = model(input)
            predicted = torch.argmax(y_pred.data,dim=1)
            total += target.size(0)
            correct += (predicted==target).sum().item()
        accuracy = correct/total
        accuracy_list.append(accuracy)
        print("Accuracy on test set:{:.2f} %".format(100*correct/total))

if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()
#画图
plt.plot(epoch_list,accuracy_list)
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('accuracy')
plt.grid()
plt.show()

使用gpu跑模型

• 指定device
  

• model.to(device)
  

• 将数据送入device
  

结果：

• 训练10轮
  

• 训练100轮
  

训练轮数增加可以看到准确率提高。

课后练习：实现更复杂的CNN

实现更复杂的CNN，查看与上述CNN性能区别。

实现代码：

更改了模型

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3)  #   (1,28,28) to (16,26,26)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3) #   (16,13,13) to (32,11,11)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3) #   (32,5,5) to (64,3,3)
        self.pooling = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc1 = nn.Linear(64,32)
        self.fc2 = nn.Linear(32,16)
        self.fc3 = nn.Linear(16,10)

    def forward(self,x):
        x = f.relu(self.conv1(x))
        x = self.pooling(x)
        x = f.relu(self.conv2(x))
        x = self.pooling(x)
        x = f.relu(self.conv3(x))
        x = self.pooling(x)
        x = x.view(x.size()[0],-1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

结果：

和原来的CNN网络相比没有太大区别，只是看起来前期的acc曲线上升更快。

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学习资料

• https://blog.csdn.net/qq_42585108/article/details/108220096
• https://blog.csdn.net/lizhuangabby/article/details/125730151?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_title~default-0-125730151-blog-108220096.pc_relevant_default&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3

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系列文章索引

教程指路：【《PyTorch深度学习实践》完结合集】 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?share_source=copy_web&vd_source=3d4224b4fa4af57813fe954f52f8fbe7

1. 线性模型 Linear Model
2. 梯度下降 Gradient Descent
3. 反向传播 Back Propagation
4. 用PyTorch实现线性回归 Linear Regression with Pytorch
5. 逻辑斯蒂回归 Logistic Regression
6. 多维度输入 Multiple Dimension Input
7. 加载数据集Dataset and Dataloader
8. 用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）
9. CNN基础篇——卷积神经网络跑Minst数据集
10. CNN高级篇——实现复杂网络
11. RNN基础篇——实现RNN
12. RNN高级篇—实现分类