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目录
- 一、卷积神经网络的结构
- 1.1.卷积与池化的作用
- 2.2.全连接层的作用
- 二、卷积神经网络的运算
- 2.1.卷积层的运算
- 2.2.池化的运算
- 2.3.全连接层运算
- 三、pytorch实现一个CNN例子
- 3.1.模型的搭建
- 3.2.CNN完整训练代码
CNN神经网络常用于图片识别，是深度学习中常用的模型。
本文简单快速了解卷积神经网络是什么东西，并展示一个简单的示例。
一、卷积神经网络的结构
一个经典的卷积神经网络的结构如下：
C代表卷积层，P代表池化层，F代表全连接层。
卷积神经网络主要的、朴素的用途是图片识别。即输入图片，然后识别图片的类别，例如输入一张图片，识别该图片是猫还是狗。
1.1.卷积与池化的作用
卷积层与池化层共同是卷积神经网络的核心，它用于将输入图片进行压缩，例如一张224x224的图片，经过卷积+池化后，可能得到的就是55x55的图片，也就是说，卷积与池化的目的就是使得输入图片变小，同时尽量不要损失太多与类别相关的信息。例如一张猫的图片经过卷积与池化之后，尽量减少图片的大小，但要尽可能地保留"猫"的信息。
2.2.全连接层的作用
全连接层主要用于预测图片的类别。全连接层实际可以看作一个BP神经网络模型， 使用"卷积+池化"之后得到的特征来拟合图片的类别。
二、卷积神经网络的运算
2.1.卷积层的运算
卷积层的运算如下：
卷积层中的卷积核就是一个矩阵，直观来看它就是一个窗口，卷积窗口一般为正方形，即长宽一致，
卷积运算通过从左到右，从上往下移动卷积核窗口，将窗口覆盖的每一小块输入进行加权，作为输出
2.2.池化的运算
池化层是通过一个池化窗口，对输入进行逐块扫描，每次将窗口的元素合并为一个元素，
池化层的运算如下：
池化层一般分为均值池化与最大值池化，顾名思义，就是计算时使用均值还是最大值：
2.3.全连接层运算
全连接层就相当于一个BP神经网络模型，即每一层与下一层都是全连接形式。
假设前一层传过来的输入的是X，则当前层的输出是tanh(WX+b)
三、pytorch实现一个CNN例子
下面以手写数字识别为例，展示如何使用pytorch实现一个CNN
3.1.模型的搭建
如下所示，就搭建了一个CNN模型
# 卷积神经网络的结构
class ConvNet(nn.Module):def __init__(self,in_channel,num_classes):super(ConvNet, self).__init__()self.nn_stack=nn.Sequential(#--------------C1层-------------------nn.Conv2d(in_channel,6, kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.ReLU(inplace=True), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),# 输出14*14#--------------C2层-------------------nn.Conv2d(6,16, kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.ReLU(inplace=True),nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),# 输出7*7#--------------C3层-------------------nn.Conv2d(16,80,kernel_size=7,stride=1,padding=0),# 输出1*1*80#--------------全连接层F4----------nn.Flatten(), # 对C3的结果进行展平nn.Linear(80, 120), nn.ReLU(inplace=True), #--------------全连接层F5---------- nn.Linear(120, num_classes) )def forward(self, x):p = self.nn_stack(x)return p
从代码里可以看到，只需按自己所设定的结构进行随意搭建就可以了。
搭建了之后再使用数据进行训练可以了，然后就可以使用模型对样本进行预测。
3.2.CNN完整训练代码
完整的CNN训练代码示例如下：
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision
import numpy as np#--------------------模型结构--------------------------------------------
# 卷积神经网络的结构
class ConvNet(nn.Module):def __init__(self,in_channel,num_classes):super(ConvNet, self).__init__()self.nn_stack=nn.Sequential(#--------------C1层-------------------nn.Conv2d(in_channel,6, kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.ReLU(inplace=True), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),# 输出14*14#--------------C2层-------------------nn.Conv2d(6,16, kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.ReLU(inplace=True),nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),# 输出7*7#--------------C3层-------------------nn.Conv2d(16,80,kernel_size=7,stride=1,padding=0),# 输出1*1*80#--------------全连接层F4----------nn.Flatten(), # 对C3的结果进行展平nn.Linear(80, 120), nn.ReLU(inplace=True), #--------------全连接层F5---------- nn.Linear(120, num_classes) )def forward(self, x):p = self.nn_stack(x)return p#-----------------------模型训练---------------------------------------
# 参数初始化函数
def init_param(model):# 初始化权重阈值 param_list = list(model.named_parameters()) # 将模型的参数提取为列表 for i in range(len(param_list)): # 逐个初始化权重、阈值is_weight = i%2==0 # 如果i是偶数,就是权重参数,i是奇数就是阈值参数if is_weight: torch.nn.init.normal_(param_list[i][1],mean=0,std=0.01) # 对于权重,以N(0,0.01)进行随机初始化else: torch.nn.init.constant_(param_list[i][1],val=0) # 阈值初始化为0# 训练函数
def train(dataloader,valLoader,model,epochs,goal,device): for epoch in range(epochs): err_num = 0 # 本次epoch评估错误的样本eval_num = 0 # 本次epoch已评估的样本print('-----------当前epoch:',str(epoch),'----------------') for batch, (imgs, labels) in enumerate(dataloader): # -----训练模型----- x, y = imgs.to(device), labels.to(device) # 将数据发送到设备optimizer.zero_grad() # 将优化器里的参数梯度清空py = model(x) # 计算模型的预测值 loss = lossFun(py, y) # 计算损失函数值loss.backward() # 更新参数的梯度optimizer.step() # 更新参数# ----计算错误率---- idx = torch.argmax(py,axis=1) # 模型的预测类别eval_num = eval_num + len(idx) # 更新本次epoch已评估的样本err_num = err_num +sum(y != idx) # 更新本次epoch评估错误的样本if(batch%10==0): # 每10批打印一次结果print('err_rate:',err_num/eval_num) # 打印错误率# -----------验证数据误差--------------------------- model.eval() # 将模型调整为评估状态val_acc_rate = calAcc(model,valLoader,device) # 计算验证数据集的准确率model.train() # 将模型调整回训练状态print("验证数据的准确率:",val_acc_rate) # 打印准确率 if((err_num/eval_num)<=goal): # 检查退出条件break print('训练步数',str(epoch),',最终训练误差',str(err_num/eval_num)) # 计算数据集的准确率
def calAcc(model,dataLoader,device): py = np.empty(0) # 初始化预测结果y = np.empty(0) # 初始化真实结果for batch, (imgs, labels) in enumerate(dataLoader): # 逐批预测cur_py = model(imgs.to(device)) # 计算网络的输出cur_py = torch.argmax(cur_py,axis=1) # 将最大者作为预测结果py = np.hstack((py,cur_py.detach().cpu().numpy())) # 记录本批预测的yy = np.hstack((y,labels)) # 记录本批真实的yacc_rate = sum(y==py)/len(y) # 计算测试样本的准确率return acc_rate #--------------------------主流程脚本----------------------------------------------
#-------------------加载数据--------------------------------
train_data = torchvision.datasets.MNIST(root = 'D:\pytorch\data' # 路径,如果路径有,就直接从路径中加载,如果没有,就联网获取,train = True # 获取训练数据,transform = torchvision.transforms.ToTensor() # 转换为tensor数据,download = True # 是否下载,选为True,就下载到root下面,target_transform= None)
val_data = torchvision.datasets.MNIST(root = 'D:\pytorch\data' # 路径,如果路径有,就直接从路径中加载,如果没有,就联网获取,train = False # 获取测试数据,transform = torchvision.transforms.ToTensor() # 转换为tensor数据,download = True # 是否下载,选为True,就下载到root下面,target_transform= None) #-------------------模型训练--------------------------------
trainLoader = DataLoader(train_data, batch_size=1000, shuffle=True) # 将数据装载到DataLoader
valLoader = DataLoader(val_data , batch_size=100) # 将验证数据装载到DataLoader
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设置训练设备
model = ConvNet(in_channel =1,num_classes=10).to(device) # 初始化模型,并发送到设备
lossFun = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 定义损失函数为交叉熵损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01,momentum =0.9,dampening=0.0005) # 初始化优化器
train(trainLoader,valLoader,model,1000,0.01,device) # 训练模型,训练100步,错误低于1%时停止训练# -----------模型效果评估---------------------------
model.eval() # 将模型切换到评估状态(屏蔽Dropout)
train_acc_rate = calAcc(model,trainLoader,device) # 计算训练数据集的准确率
print("训练数据的准确率:",train_acc_rate) # 打印准确率
val_acc_rate = calAcc(model,valLoader,device) # 计算验证数据集的准确率
print("验证数据的准确率:",val_acc_rate) # 打印准确率运行结果如下：
-----------当前epoch: 0 ----------------
err_rate: tensor(0.7000)
验证数据的准确率: 0.3350877192982456
-----------当前epoch: 1 ----------------
err_rate: tensor(0.6400)
验证数据的准确率: 0.3350877192982456
-----------当前epoch: 2 ----------------
.......
.......
-----------当前epoch: 77 ----------------
err_rate: tensor(0.0100)
验证数据的准确率: 1.0
-----------当前epoch: 78 ----------------
err_rate: tensor(0.)
验证数据的准确率: 1.0
-----------当前epoch: 79 ----------------
err_rate: tensor(0.0200)
验证数据的准确率: 1.0
-----------当前epoch: 80 ----------------
err_rate: tensor(0.0100)
验证数据的准确率: 0.9982456140350877
-----------------------------------------
训练步数 80 ,最终训练误差 tensor(0.0088)
训练数据的准确率: 0.9982456140350877
验证数据的准确率: 0.9982456140350877
可以看到，识别效果达到了99.8%。CNN模型对图片的识别是非常有效的。
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