详解 Pytorch 实现 MNIST[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

MNIST虽然很简单，但是值得我们学习的东西还是有很多的。

项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。

• CNN模块：卷积神经网络的组成；
• train模块：利用CNN模型 对 MNIST数据集 进行训练并保存模型
• test模块：加载训练好的模型对测试集数据进行测试
• cnn.pt ： train 的CNN模型

注意！
有GPU的小伙伴尽量使用GPU训练，GPU的训练速度比CPU的训练速度高许多倍，可以节约大量训练时间

1、CNN 模块

MNIST的识别算法有很多，在此提供的是 卷积神经网络CNN ，其他算法也同样可以取得很好的识别效果，有兴趣的小伙伴可以自己尝试下。

在此就不得不提 Pytorch的优势了，都知道 Pytorch 是动态计算模型。但是何为动态计算模型呢？

• 在此对比 Tensorflow。在流行的神经网络架构中, Tensorflow 就是最典型的静态计算架构。使用 Tensorflow 就必须先搭建好这样一个计算系统, 一旦搭建好了, 就不能改动了 (也有例外), 所有的计算都会在这种图中流动, 当然很多情况下这样就够了, 我们不需要改动什么结构。
• 不动结构当然可以提高效率. 但是一旦计算流程不是静态的, 计算图要变动. 最典型的例子就是 RNN, 有时候 RNN 的 time step 不会一样, 或者在 training 和 testing 的时候, batch_size 和 time_step 也不一样, 这时, Tensorflow 就头疼了。
• 如果用一个动态计算图的 Pytorch, 我们就好理解多了, 写起来也简单多了. PyTorch 支持在运行过程中根据运行参数动态改变应用模型。可以简单理解为：一种是先定义后使用，另一种是边使用边定义。动态计算图模式是 PyTorch 的天然优势之一，Google 2019年 3 月份发布的 TensorFlow 2.0 Alpha 版本中的 Eager Execution，被认为是在动态计算图模式上追赶 PyTorch 的举措。

如果暂时看不懂的小伙伴，可以先不管，先往后学习，等将来需要的时候再回头思考这段话。

CNN 模块分析

CNN 模块主要分为两个部分，一个是定义CNN模块，另一个是将各个模块组成前向传播通道

• super() 函数： 是用于调用父类(超类)的一个方法。
  用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序（MRO）、重复调用（钻石继承）等种种问题。
  super(SimpleCNN, self) 首先找到 SimpleCNN 的父类（就是类 nn.Module ），然后把类 SimpleCNN 的对象转换为类 nn.Module 的对象

• nn.Sequential()： 是一个有顺序的容器，将神经网络模块 按照传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行。由于每一个神经网络模块都继承于nn.Module，通过索引的方式利用add_module函数将 nn.Sequential()模块 添加到现有模块中。

• forward()： 是前向传播函数，将之前定义好的每层神经网络模块串联起来，同时也定义了模型的输入参数

• x.view() & x.reshape()： 其实两者的作用并没有太大区别，作用都是调整张量的类型大小，view() 出现的更早些，而 reshape() 则是为了与 Numpy对齐，在 Pytorch 0.3版本之后添加的，两者作用没有太大区别；

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2020.
# @Author : 绿色羽毛
# @Email : lvseyumao@foxmail.com
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# @Note : 


from torch import nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential( 
        						nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3) ,
                                nn.BatchNorm2d(16) ,
                                nn.ReLU(inplace=True))

        self.layer2 = nn.Sequential( 
        						nn.Conv2d(16,32,kernel_size=3) ,
                                nn.BatchNorm2d(32) ,
                                nn.ReLU(inplace=True) ,
                                nn.MaxPool2d(kernel_size=2 , stride=2))

        self.layer3 = nn.Sequential( 
        						nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3) ,
                                nn.BatchNorm2d(64) ,
                                nn.ReLU(inplace=True))

        self.layer4 = nn.Sequential( 
        						nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3) ,
                                nn.BatchNorm2d(128) ,
                                nn.ReLU(inplace=True) ,
                                nn.MaxPool2d(kernel_size=2 , stride=2))

        self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(128*4*4,1024) ,
                                nn.ReLU(inplace=True) ,
                                nn.Linear(1024,128) ,
                                nn.ReLU(inplace=True) ,
                                nn.Linear(128,10) )
    def forward( self , x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        # x = x.view(x.size(0) , -1)
        x = x.reshape(x.size(0) , -1)
        fc_out = self.fc(x)
        return fc_out

2、train 模块

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
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# @Note : 


import torch
import CNN
from torch import nn , optim
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader


# 定义超参数
learning_rate = 1e-2      # 学习率
batch_size    = 128       # 批的大小
epoches_num   = 20        # 遍历训练集的次数


# 下载训练集 MNIST 手写数字训练集
train_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True )
train_loader  = DataLoader( train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True )


# 定义model 、loss 、optimizer
model = CNN.SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD( model.parameters(), lr=learning_rate )


if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is enable!")
    model = model.cuda()
    model.train()


# 开始训练
for epoch in range(epoches_num):
    print('*' * 40)
    train_loss = 0.0
    train_acc  = 0.0

    # 训练
    for i, data in enumerate(train_loader, 1 ):
        img, label = data
		
		# 拥有GPU的小伙伴还是推荐使用GPU训练
        if torch.cuda.is_available():
            img   = Variable(img).cuda()
            label = Variable(label).cuda()
        else:
            img   = Variable(img)
            label = Variable(label)

        # 前向传播
        optimizer.zero_grad()
        out  = model(img)
        loss = criterion(out, label)
        
        # 反向传播
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 损失/准确率计算
        train_loss += loss.item() * label.size(0)
        _ , pred    = out.max(1)
        num_correct = pred.eq(label).sum()
        accuracy    = pred.eq(label).float().mean()
        train_acc  += num_correct.item()



    print('Finish {} Loss: {:.6f}, Acc: {:.6f}'.format( epoch+1 , train_loss / len(train_dataset), train_acc / len(train_dataset )))


# 保存模型
torch.save(model, 'cnn.pt')

3、test 模块

在模型的使用过程中，有些子模块（如：丢弃层、批次归一化层等）有两种状态，即训练状态和预测状态，在不同时候 Pytorch模型 需要在两种状态中相互转换。

• model.tran() 方法会将模型(包含所有子模块)中的参数转换成训练状态
• model.eval() 方法会将模型(包含所有子模块)中的参数转换成预测状态

Pytorch 的模型在不同状态下的预测准确性会有差异，在训练模型的时候需要转换为训练状态，在预测的时候需要转化为预测状态，否则最后模型预测准确性可能会降低，甚至会得到错误的结果。

# !/usr/bin/env python
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# @Email : lvseyumao@foxmail.com
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# @Note : 


import torch
from torch import nn
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义超参数
batch_size  = 128       # 批的大小

# 下载训练集 MNIST 手写数字测试集
test_dataset  = datasets.MNIST( root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())
test_loader   = DataLoader(test_dataset , batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 加载 Train 模型
model = torch.load('cnn.pt')
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
model.eval()
eval_acc  = 0
eval_loss = 0


# 测试
for data in test_loader:
    img, label = data
    if torch.cuda.is_available():
        img   = Variable(img  ).cuda()
        label = Variable(label).cuda()
    else:
        img   = Variable(img  )
        label = Variable(label)

    out  = model(img)
    loss = criterion(out, label)
    eval_loss += loss.item() * label.size(0)

    _ , pred = torch.max(out,1)
    num_correct = (pred==label).sum()
    eval_acc += num_correct.item()
    print('Test Loss: {:.6f} , Acc: {:.6f}'.format( eval_loss/(len(test_dataset)), eval_acc/(len(test_dataset)) ))