PyTorch MNIST 示例

这是一个使用 PyTorch 框架实现 MNIST 数据集分类的示例。

MNIST 数据集

MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了手写数字的灰度图像。

示例代码

以下是使用 PyTorch 实现的 MNIST 分类器的示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义网络结构
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 4*4*50)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # print every 100 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 保存模型
torch.save(net.state_dict(), 'mnist_model.pth')

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 的内容，可以访问我们的 PyTorch 教程 页面。