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加载数据时修改transform增加Normalize transform transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # MNIST的均值和标准差官方推荐值 ]) training_data datasets.MNIST( rootdata, trainTrue, downloadTrue, # transformtransforms.ToTensor() transformtransform ) test_data datasets.MNIST( rootdata, trainFalse, downloadTrue, # transformtransforms.ToTensor() transformtransform ) 定义神经网络 class CNN(nn.Module):#类的名称。 2用法 def __init__(self): # 输入大小 super(CNN, self).__init__()#初始化父类 self.conv1 nn.Sequential( #将多个层组合成一起。创建了一个容器将多个网络合在一起 nn.Conv2d( #2d一般用于图像3d用于视频数据多一个时间维度1d一般用于结构化的序列数据28*28 in_channels1, # 图像通道个数1表示灰度图确定了卷积核 组中的个数 out_channels16, # 要得到多少个特征图卷积核的个数 kernel_size5, # 卷积核大小5×5 stride1, # 步长 padding2, # 一般希望卷积核处理后的结果大小与处理前的数据大小相同效果会比较好。那padding该如何设计呢建议stride为1 ), # 输出的特征图为16*28*28 nn.ReLU(), # relu层不会改变特征图的大小 nn.MaxPool2d(kernel_size2), # 进行池化操作2x2 区域输出结果为16*14*14 ) self.conv2 nn.Sequential( # 输入16*14*14 nn.Conv2d(in_channels16, out_channels32, kernel_size5, stride1, padding2), # 输出32*14*14 nn.ReLU(), # relu层 nn.Conv2d(in_channels32, out_channels32, kernel_size5, stride1, padding2), # 输出32*14*14 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), #32*7*7 ) self.conv3 nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels32, out_channels64, kernel_size5, stride1, padding2), #64*7*7 nn.ReLU(), # 输出 ) self.out nn.Linear(64 * 7 * 7, out_features10) # 全连接层得到的结果 def forward(self, x):#这里必须要写 forward是来自于父类nn里面的函数 要继承父类的功能 x self.conv1(x) x self.conv2(x) x self.conv3(x)#输出64,64, 7, 7 x x.view(x.size(0), -1) # flatten操作结果为(batch_size, 64 * 7 * 7) output self.out(x) return output device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) model CNN().to(device)#类的初始化完成就会创建一个对象model print(model) from torch.utils.data import DataLoader batch_size 64 train_dataloader DataLoader(training_data, batch_sizebatch_size,shuffleTrue) test_dataloader DataLoader(test_data, batch_sizebatch_size) # 5. 定义训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): model.train() # 切换到训练模式 batch_size_num 1 # 统计batch数量 for X, y in dataloader: # dataloader是函数形参调用时传入train_dataloader/test_dataloader迭代返回批次级数据X为批次图片张量(shape[batch_size,1,28,28])y为批次标签张量(shape[batch_size])对应批次内所有样本的图片和标签 # 数据移动到设备 X, y X.to(device), y.to(device) # 前向传播计算预测值 pred model(X) # 可省略.forwardmodel(X)会自动调用forward loss loss_fn(pred, y) # 计算损失 # 反向传播更新参数 optimizer.zero_grad() # 梯度清零 loss.backward() # 反向传播计算梯度原代码中Loss大写修正为loss optimizer.step() # 更新模型参数 # 每100个batch打印一次损失 loss_value loss.item() if batch_size_num % 100 0: print(fLoss: {loss_value:7f} [batch: {batch_size_num}]) batch_size_num 1 # 6. 定义测试函数 def test(dataloader, model, loss_fn): size len(dataloader.dataset) # 测试集总样本数 num_batches len(dataloader) # 测试集batch数量 model.eval() # 切换到测试模式 test_loss, correct 0, 0 # 测试时关闭梯度计算节省资源 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y X.to(device), y.to(device) pred model(X) test_loss loss_fn(pred, y).item() # 累计损失 # 计算正确预测数取预测最大值对应的索引 correct (pred.argmax(1) y).type(torch.float).sum().item() # 计算平均损失和准确率 test_loss / num_batches correct / size print(fTest result: \n Accuracy: {(100 * correct):0.1f}%, Avg loss: {test_loss:8f} \n) # 7. 初始化损失函数和优化器 loss_fn nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失适用于分类任务 # optimizer torch.optim.SGD(model.parameters(), lr0.01) # SGD优化器 # 原代码的optimizer替换为Adam optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr0.001) # Adam默认lr0.001即可 # 8. 执行训练和测试 print(开始训练) train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) # 训练一轮 test(train_dataloader, model, loss_fn) # 训练一轮运行结果总结CNN的核心优势在于突破了感知器“无差别全局学习”的局限——通过卷积核提取局部特征、激活函数注入非线性、池化层压缩提纯再借助感受野的渐进扩大实现“简单特征→复杂特征”的分层学习最后通过全连接层感知器完成分类。理解CNN的关键是搞懂“卷积核的训练逻辑”和“感受野的重叠扩展规律”这两个点也是区分“表面理解”与“深度掌握”的核心。