PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mnist分類任務(wù)怎么實(shí)現(xiàn)

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一、Mnist 分類任務(wù)簡介

• 其實(shí)，分類任務(wù)和回歸任務(wù)在本質(zhì)上沒有任何區(qū)別，只是說在結(jié)果上是不同的，損失函數(shù)是不同的，中間的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)卻是大體一致的。

• 在本次的分類任務(wù)當(dāng)中，我們使用的數(shù)據(jù)集是 Mnist 數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集大家都比較熟悉，主要包括四個(gè)文件：

• 在上述在上述文件中，訓(xùn)練集 train 一共包含了 60000 張圖像和標(biāo)簽，而測試集一共包含了 10000 張圖像和標(biāo)簽。

• idx3 表示 3 維，ubyte 表示是以字節(jié)的形式進(jìn)行存儲(chǔ)的，t10k 表示 10000 張測試圖片（test10000）。

• 每張圖片是一個(gè) 28*28 像素點(diǎn)的 0 ~ 9 的灰質(zhì)手寫數(shù)字圖片，黑底白字，圖像像素值為 0 ~ 255，越大該點(diǎn)越白。

• 本次分類任務(wù)主要包含如下的幾個(gè)部分：

• （1） 網(wǎng)絡(luò)基本構(gòu)建與訓(xùn)練方法，常用函數(shù)解析。

• （2） torch.nn.functional 模塊。

• （3） nn.Module 模塊。

二、Mnist 數(shù)據(jù)集的讀取

• 對于 Mnist 數(shù)據(jù)集，我們可以通過代碼編寫，就可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)下載。

%matplotlib inline
from pathlib import Path
import requests

DATA_PATH = Path("data")
PATH = DATA_PATH / "mnist"

PATH.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

URL = "http://deeplearning.net/data/mnist/"
FILENAME = "mnist.pkl.gz"

對于我們上面定義的下載路徑等等，會(huì)進(jìn)行自動(dòng)判斷，如果該路徑下沒有 Minst 數(shù)據(jù)集的話，就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行下載。

if not (PATH / FILENAME).exists():
        content = requests.get(URL + FILENAME).content
        (PATH / FILENAME).open("wb").write(content)

由于下載出來的數(shù)據(jù)集是壓縮包的狀態(tài)，因此，我們還需要對其進(jìn)行解壓，具體的代碼詳見下面。

import pickle
import gzip

with gzip.open((PATH / FILENAME).as_posix(), "rb") as f:
        ((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1")

在上述工作準(zhǔn)備完成后，我們可以先查看一個(gè)數(shù)據(jù)，觀察他的特征。

from matplotlib import pyplot
import numpy as np

pyplot.imshow(x_train[0].reshape((28, 28)), cmap="gray")
print(x_train.shape)
#(50000, 784)

在此處，我們查看的訓(xùn)練集當(dāng)中的第一個(gè)數(shù)據(jù)，大小重構(gòu)為 （28，28，1），表示長是 28，寬是 28，顏色通道是 1（黑白圖就只有一個(gè)顏色通道），顏色設(shè)置為灰色。在查看第一個(gè)數(shù)據(jù)的同時(shí)，我們也輸出整個(gè)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)大小，其中，(50000, 784) 中的 50000 表示訓(xùn)練集一共有 50000 個(gè)數(shù)據(jù)樣本，784 表示訓(xùn)練集中每個(gè)樣本有 784 個(gè)像素點(diǎn)（可以理解成 784 個(gè)特征）。

三、 Mnist 分類任務(wù)實(shí)現(xiàn)

1. 標(biāo)簽和簡單網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 在分類任務(wù)當(dāng)中，標(biāo)簽的設(shè)計(jì)是有所不同的。

• 很多人認(rèn)為預(yù)測出來的 9，具體指的是 0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 當(dāng)中的具體哪一個(gè)，但實(shí)際上并不是這樣的，他也是一個(gè) One-Hot 的編碼，他預(yù)測的出來的不是一個(gè)具體的數(shù)值，而是十個(gè)概率，就是當(dāng)前這個(gè)輸入屬于 0-9 這十個(gè)數(shù)字的概率是多少。

• 以上圖為例，該輸入屬于 0 的概率就是 0，屬于 1 的概率就是 12%，屬于 9 的概率就是 87%，屬于 9 的概率最高，因此，該輸入的輸出就是 9。

• 對于這個(gè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由于我們的每個(gè)數(shù)據(jù)樣本都有 784 個(gè)像素點(diǎn)，中間進(jìn)行特征提取，得到一定數(shù)量的特征，最終得到 10 個(gè)輸出，通過 Softmax 層得到是個(gè)概率。

2. 具體代碼實(shí)現(xiàn)

• 需要注意的是，我們需要先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 tensor 才能參與后續(xù)建模訓(xùn)練。

• 這里的數(shù)據(jù)包括 x_train, y_train, x_valid, y_valid 四種，對于他們的含義，我們可以這樣理解：

• （1） x_train 包括所有自變量，這些變量將用于訓(xùn)練模型。

• （2） y_train 是指因變量，需要此模型進(jìn)行預(yù)測，其中包括針對自變量的類別標(biāo)簽，我們需要在訓(xùn)練/擬合模型時(shí)指定我們的因變量。

• （3） x_valid 也就是 x_test，這些自變量將不會(huì)在訓(xùn)練階段使用，并將用于進(jìn)行預(yù)測，以測試模型的準(zhǔn)確性。

• （4） y_valid 也就是 y_test，此數(shù)據(jù)具有測試數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽，這些標(biāo)簽將用于測試實(shí)際類別和預(yù)測類別之間的準(zhǔn)確性。

import torch

x_train, y_train, x_valid, y_valid = map(
    torch.tensor, (x_train, y_train, x_valid, y_valid)
)
n, c = x_train.shape
x_train, x_train.shape, y_train.min(), y_train.max()
print(x_train, y_train)
print(x_train.shape)
print(y_train.min(), y_train.max())
#tensor([[0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
#        ...,
#        [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.]]) tensor([5, 0, 4,  ..., 8, 4, 8])
#torch.Size([50000, 784])
#tensor(0) tensor(9)

• 在模型訓(xùn)練的過程中，大家經(jīng)常會(huì)看到 nn.Module 和 nn.functional。那什么時(shí)候使用 nn.Module，什么時(shí)候使用 nn.functional 呢？

• 一般情況下，如果模型有可學(xué)習(xí)的參數(shù)，最好用 nn.Module，其他情況 nn.functional 相對更簡單一些。

• 我們先導(dǎo)入需要的模塊包。

import torch.nn.functional as F

loss_func = F.cross_entropy

def model(xb):
    return xb.mm(weights) + bias

然后進(jìn)行參數(shù)的設(shè)定。

bs = 64
xb = x_train[0:bs]  # a mini-batch from x
yb = y_train[0:bs]
weights = torch.randn([784, 10], dtype = torch.float,  requires_grad = True) 
bs = 64
bias = torch.zeros(10, requires_grad=True)

print(loss_func(model(xb), yb))
#tensor(10.7988, grad_fn=<NllLossBackward>)

• 我們也創(chuàng)建一個(gè) model 來更簡化代碼。

• 在這中間必須繼承 nn.Module 且在其構(gòu)造函數(shù)中需調(diào)用 nn.Module 的構(gòu)造函數(shù)，無需寫反向傳播函數(shù)，nn.Module 能夠利用 autograd 自動(dòng)實(shí)現(xiàn)反向傳播，Module 中的可學(xué)習(xí)參數(shù)可以通過 named_parameters() 或者 parameters() 返回迭代器。

from torch import nn

class Mnist_NN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hidden1 = nn.Linear(784, 128) #隱藏層1：784*128
        self.hidden2 = nn.Linear(128, 256) #隱藏層2：128*256
        self.out  = nn.Linear(256, 10) #輸出層，256*10

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden1(x))
        x = F.relu(self.hidden2(x))
        x = self.out(x)
        return x
        
net = Mnist_NN()
print(net)
#Mnist_NN(
#  (hidden1): Linear(in_features=784, out_features=128, bias=True)
#  (hidden2): Linear(in_features=128, out_features=256, bias=True)
#  (out): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
#)

我們可以打印定義好名字里的權(quán)重和偏置項(xiàng)，首先打印名字，然后打印參數(shù)，最后打印參數(shù)的維度。

for name, parameter in net.named_parameters():
    print(name, parameter,parameter.size())
#hidden1.weight Parameter containing:
#tensor([[ 0.0018,  0.0218,  0.0036,  ..., -0.0286, -0.0166,  0.0089],
#        [-0.0349,  0.0268,  0.0328,  ...,  0.0263,  0.0200, -0.0137],
#        [ 0.0061,  0.0060, -0.0351,  ...,  0.0130, -0.0085,  0.0073],
#        ...,
#        [-0.0231,  0.0195, -0.0205,  ..., -0.0207, -0.0103, -0.0223],
#        [-0.0299,  0.0305,  0.0098,  ...,  0.0184, -0.0247, -0.0207],
#        [-0.0306, -0.0252, -0.0341,  ...,  0.0136, -0.0285,  0.0057]],
#       requires_grad=True) torch.Size([128, 784])
#hidden1.bias Parameter containing:
#tensor([ 0.0072, -0.0269, -0.0320, -0.0162,  0.0102,  0.0189, -0.0118, -0.0063,
#        -0.0277,  0.0349,  0.0267, -0.0035,  0.0127, -0.0152, -0.0070,  0.0228,
#        -0.0029,  0.0049,  0.0072,  0.0002, -0.0356,  0.0097, -0.0003, -0.0223,
#        -0.0028, -0.0120, -0.0060, -0.0063,  0.0237,  0.0142,  0.0044, -0.0005,
#         0.0349, -0.0132,  0.0138, -0.0295, -0.0299,  0.0074,  0.0231,  0.0292,
#        -0.0178,  0.0046,  0.0043, -0.0195,  0.0175, -0.0069,  0.0228,  0.0169,
#         0.0339,  0.0245, -0.0326, -0.0260, -0.0029,  0.0028,  0.0322, -0.0209,
#        -0.0287,  0.0195,  0.0188,  0.0261,  0.0148, -0.0195, -0.0094, -0.0294,
#        -0.0209, -0.0142,  0.0131,  0.0273,  0.0017,  0.0219,  0.0187,  0.0161,
#         0.0203,  0.0332,  0.0225,  0.0154,  0.0169, -0.0346, -0.0114,  0.0277,
#         0.0292, -0.0164,  0.0001, -0.0299, -0.0076, -0.0128, -0.0076, -0.0080,
#        -0.0209, -0.0194, -0.0143,  0.0292, -0.0316, -0.0188, -0.0052,  0.0013,
#        -0.0247,  0.0352, -0.0253, -0.0306,  0.0035, -0.0253,  0.0167, -0.0260,
#        -0.0179, -0.0342,  0.0033, -0.0287, -0.0272,  0.0238,  0.0323,  0.0108,
#         0.0097,  0.0219,  0.0111,  0.0208, -0.0279,  0.0324, -0.0325, -0.0166,
#        -0.0010, -0.0007,  0.0298,  0.0329,  0.0012, -0.0073, -0.0010,  0.0057],
#       requires_grad=True) torch.Size([128])
#hidden2.weight Parameter containing:
#tensor([[-0.0383, -0.0649,  0.0665,  ..., -0.0312,  0.0394, -0.0801],
#        [-0.0189, -0.0342,  0.0431,  ..., -0.0321,  0.0072,  0.0367],
#        [ 0.0289,  0.0780,  0.0496,  ...,  0.0018, -0.0604, -0.0156],
#        ...,
#        [-0.0360,  0.0394, -0.0615,  ...,  0.0233, -0.0536, -0.0266],
#        [ 0.0416,  0.0082, -0.0345,  ...,  0.0808, -0.0308, -0.0403],
#        [-0.0477,  0.0136, -0.0408,  ...,  0.0180, -0.0316, -0.0782]],
#       requires_grad=True) torch.Size([256, 128])
#hidden2.bias Parameter containing:
#tensor([-0.0694, -0.0363, -0.0178,  0.0206, -0.0875, -0.0876, -0.0369, -0.0386,
#         0.0642, -0.0738, -0.0017, -0.0243, -0.0054,  0.0757, -0.0254,  0.0050,
#         0.0519, -0.0695,  0.0318, -0.0042, -0.0189, -0.0263, -0.0627, -0.0691,
#         0.0713, -0.0696, -0.0672,  0.0297,  0.0102,  0.0040,  0.0830,  0.0214,
#         0.0714,  0.0327, -0.0582, -0.0354,  0.0621,  0.0475,  0.0490,  0.0331,
#        -0.0111, -0.0469, -0.0695, -0.0062, -0.0432, -0.0132, -0.0856, -0.0219,
#        -0.0185, -0.0517,  0.0017, -0.0788, -0.0403,  0.0039,  0.0544, -0.0496,
#         0.0588, -0.0068,  0.0496,  0.0588, -0.0100,  0.0731,  0.0071, -0.0155,
#        -0.0872, -0.0504,  0.0499,  0.0628, -0.0057,  0.0530, -0.0518, -0.0049,
#         0.0767,  0.0743,  0.0748, -0.0438,  0.0235, -0.0809,  0.0140, -0.0374,
#         0.0615, -0.0177,  0.0061, -0.0013, -0.0138, -0.0750, -0.0550,  0.0732,
#         0.0050,  0.0778,  0.0415,  0.0487,  0.0522,  0.0867, -0.0255, -0.0264,
#         0.0829,  0.0599,  0.0194,  0.0831, -0.0562,  0.0487, -0.0411,  0.0237,
#         0.0347, -0.0194, -0.0560, -0.0562, -0.0076,  0.0459, -0.0477,  0.0345,
#        -0.0575, -0.0005,  0.0174,  0.0855, -0.0257, -0.0279, -0.0348, -0.0114,
#        -0.0823, -0.0075, -0.0524,  0.0331,  0.0387, -0.0575,  0.0068, -0.0590,
#        -0.0101, -0.0880, -0.0375,  0.0033, -0.0172, -0.0641, -0.0797,  0.0407,
#         0.0741, -0.0041, -0.0608,  0.0672, -0.0464, -0.0716, -0.0191, -0.0645,
#         0.0397,  0.0013,  0.0063,  0.0370,  0.0475, -0.0535,  0.0721, -0.0431,
#         0.0053, -0.0568, -0.0228, -0.0260, -0.0784, -0.0148,  0.0229, -0.0095,
#        -0.0040,  0.0025,  0.0781,  0.0140, -0.0561,  0.0384, -0.0011, -0.0366,
#         0.0345,  0.0015,  0.0294, -0.0734, -0.0852, -0.0015, -0.0747, -0.0100,
#         0.0801, -0.0739,  0.0611,  0.0536,  0.0298, -0.0097,  0.0017, -0.0398,
#         0.0076, -0.0759, -0.0293,  0.0344, -0.0463, -0.0270,  0.0447,  0.0814,
#        -0.0193, -0.0559,  0.0160,  0.0216, -0.0346,  0.0316,  0.0881, -0.0652,
#        -0.0169,  0.0117, -0.0107, -0.0754, -0.0231, -0.0291,  0.0210,  0.0427,
#         0.0418,  0.0040,  0.0762,  0.0645, -0.0368, -0.0229, -0.0569, -0.0881,
#        -0.0660,  0.0297,  0.0433, -0.0777,  0.0212, -0.0601,  0.0795, -0.0511,
#        -0.0634,  0.0720,  0.0016,  0.0693, -0.0547, -0.0652, -0.0480,  0.0759,
#         0.0194, -0.0328, -0.0211, -0.0025, -0.0055, -0.0157,  0.0817,  0.0030,
#         0.0310, -0.0735,  0.0160, -0.0368,  0.0528, -0.0675, -0.0083, -0.0427,
#        -0.0872,  0.0699,  0.0795, -0.0738, -0.0639,  0.0350,  0.0114,  0.0303],
#       requires_grad=True) torch.Size([256])
#out.weight Parameter containing:
#tensor([[ 0.0232, -0.0571,  0.0439,  ..., -0.0417, -0.0237,  0.0183],
#        [ 0.0210,  0.0607,  0.0277,  ..., -0.0015,  0.0571,  0.0502],
#        [ 0.0297, -0.0393,  0.0616,  ...,  0.0131, -0.0163, -0.0239],
#        ...,
#        [ 0.0416,  0.0309, -0.0441,  ..., -0.0493,  0.0284, -0.0230],
#        [ 0.0404, -0.0564,  0.0442,  ..., -0.0271, -0.0526, -0.0554],
#        [-0.0404, -0.0049, -0.0256,  ..., -0.0262, -0.0130,  0.0057]],
#       requires_grad=True) torch.Size([10, 256])
#out.bias Parameter containing:
#tensor([-0.0536,  0.0007,  0.0227, -0.0072, -0.0168, -0.0125, -0.0207, -0.0558,
#         0.0579, -0.0439], requires_grad=True) torch.Size([10])

四、使用 TensorDataset 和 DataLoader 簡化

自己構(gòu)建數(shù)據(jù)集，使用 batch 取數(shù)據(jù)會(huì)略顯麻煩，因此，我們可以使用 TensorDataset 和 DataLoader 這兩個(gè)模塊進(jìn)行簡化。

from torch.utils.data import TensorDataset
from torch.utils.data import DataLoader

train_ds = TensorDataset(x_train, y_train)
train_dl = DataLoader(train_ds, batch_size=bs, shuffle=True)

valid_ds = TensorDataset(x_valid, y_valid)
valid_dl = DataLoader(valid_ds, batch_size=bs * 2)
def get_data(train_ds, valid_ds, bs):
    return (
        DataLoader(train_ds, batch_size=bs, shuffle=True),
        DataLoader(valid_ds, batch_size=bs * 2),
    )

• 一般在訓(xùn)練模型時(shí)加上 model.train()，這樣會(huì)正常使用 Batch Normalization 和 Dropout。

• 測試的時(shí)候一般選擇 model.eval()，這樣就不會(huì)使用 Batch Normalization 和 Dropout。

import numpy as np

def fit(steps, model, loss_func, opt, train_dl, valid_dl):
    for step in range(steps):
        model.train()
        for xb, yb in train_dl:
            loss_batch(model, loss_func, xb, yb, opt)

        model.eval()
        with torch.no_grad():
            losses, nums = zip(
                *[loss_batch(model, loss_func, xb, yb) for xb, yb in valid_dl]
            )
        val_loss = np.sum(np.multiply(losses, nums)) / np.sum(nums)
        print('當(dāng)前step:'+str(step), '驗(yàn)證集損失：'+str(val_loss))
from torch import optim
def get_model():
    model = Mnist_NN()
    return model, optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
def loss_batch(model, loss_func, xb, yb, opt=None):
    loss = loss_func(model(xb), yb)

    if opt is not None:
        loss.backward()
        opt.step()
        opt.zero_grad()

    return loss.item(), len(xb)

我們也可以像上篇博文一樣，使用三行代碼進(jìn)行解決。

train_dl, valid_dl = get_data(train_ds, valid_ds, bs)
model, opt = get_model()
fit(25, model, loss_func, opt, train_dl, valid_dl)
#當(dāng)前step:0 驗(yàn)證集損失：2.2796445930480957
#當(dāng)前step:1 驗(yàn)證集損失：2.2440698066711424
#當(dāng)前step:2 驗(yàn)證集損失：2.1889826164245605
#當(dāng)前step:3 驗(yàn)證集損失：2.0985311767578123
#當(dāng)前step:4 驗(yàn)證集損失：1.9517273582458496
#當(dāng)前step:5 驗(yàn)證集損失：1.7341805934906005
#當(dāng)前step:6 驗(yàn)證集損失：1.4719875366210937
#當(dāng)前step:7 驗(yàn)證集損失：1.2273896869659424
#當(dāng)前step:8 驗(yàn)證集損失：1.0362271406173706
#當(dāng)前step:9 驗(yàn)證集損失：0.8963696184158325
#當(dāng)前step:10 驗(yàn)證集損失：0.7927186088562012
#當(dāng)前step:11 驗(yàn)證集損失：0.7141492074012756
#當(dāng)前step:12 驗(yàn)證集損失：0.6529350900650024
#當(dāng)前step:13 驗(yàn)證集損失：0.60417300491333
#當(dāng)前step:14 驗(yàn)證集損失：0.5643046331882476
#當(dāng)前step:15 驗(yàn)證集損失：0.5317994566917419
##當(dāng)前step:16 驗(yàn)證集損失：0.5047958114624024
#當(dāng)前step:17 驗(yàn)證集損失：0.4813900615692139
#當(dāng)前step:18 驗(yàn)證集損失：0.4618900228500366
#當(dāng)前step:19 驗(yàn)證集損失：0.4443243554592133
#當(dāng)前step:20 驗(yàn)證集損失：0.4297310716629028
#當(dāng)前step:21 驗(yàn)證集損失：0.416976597738266
#當(dāng)前step:22 驗(yàn)證集損失：0.406348459148407
#當(dāng)前step:23 驗(yàn)證集損失：0.3963301926612854
#當(dāng)前step:24 驗(yàn)證集損失：0.38733808159828187

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