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news 2025/7/16 3:03:04

电商个人网站建设,全网seo,网站建设待遇,建筑网站制作手写数字识别教程：使用PyTorch和VGG16 1. 环境准备确保你已安装以下库： pip install torch torchvision2. 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms import tor…

手写数字识别教程：使用PyTorch和VGG16

1. 环境准备

确保你已安装以下库：

pip install torch torchvision

2. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader

3. 数据预处理

我们需要对MNIST数据集进行转换，使其适合输入VGG16模型。由于VGG16的输入要求为224x224的图像，因此我们需要调整图像大小，并进行标准化处理。

transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),  # 将图像大小调整为224x224transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为张量transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 标准化处理，均值和标准差
])# 下载并加载训练和测试数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

4. 定义VGG16模型

VGG16由多个卷积层和全连接层组成。我们将调整输入通道以适应单通道的MNIST数据。

class VGG16(nn.Module):def __init__(self):super(VGG16, self).__init__()# 定义卷积层self.vgg = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, padding=1),  # 将输入通道设置为1（灰度图）nn.ReLU(),  # 激活函数nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # 最大池化层，减小特征图尺寸nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)# 定义全连接层self.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),  # 第一个全连接层nn.ReLU(),nn.Dropout(),  # 随机失活，防止过拟合nn.Linear(4096, 4096),  # 第二个全连接层nn.ReLU(),nn.Dropout(),nn.Linear(4096, 10)  # 输出层，10个类（数字0-9）)def forward(self, x):x = self.vgg(x)  # 通过卷积层x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平特征图x = self.classifier(x)  # 通过全连接层return x

5. 训练模型

我们将使用交叉熵损失函数和Adam优化器，并训练模型。

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  # 检测可用的设备
model = VGG16().to(device)  # 实例化模型并移动到设备上
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 优化器# 训练循环
for epoch in range(5):  # 训练5个epochmodel.train()  # 设置为训练模式for images, labels in train_loader:images, labels = images.to(device), labels.to(device)  # 移动到设备optimizer.zero_grad()  # 清空梯度outputs = model(images)  # 前向传播loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 更新参数print(f'Epoch [{epoch+1}/5], Loss: {loss.item():.4f}')  # 输出当前epoch的损失

6. 测试模型

在测试阶段，我们将计算模型的准确率。

model.eval()  # 设置为评估模式
with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算correct = 0total = 0for images, labels in test_loader:images, labels = images.to(device), labels.to(device)  # 移动到设备outputs = model(images)  # 前向传播_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果total += labels.size(0)  # 统计总样本数correct += (predicted == labels).sum().item()  # 统计正确预测的数量print(f'Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%')  # 输出准确率