Pytorch扫盲: 用深度学习给你的数字画像拍个照吧！
2023-07-03 07:09:19
深度学习：释放机器学习的真正潜力
深度学习 ，人工智能领域的明珠，正在革新计算机思考和解决问题的方式。它赋予计算机模仿人类学习模式的能力，处理海量复杂数据，发现规律，做出准确决策。图像识别、自然语言处理和预测分析等领域已成为深度学习施展才华的舞台。
Pytorch：深度学习的瑞士军刀
Python深度学习库Pytorch 堪称深度学习领域的瑞士军刀。其丰富的工具和模块为构建和训练深度学习模型提供了完美的画布。它的易用性和高效性能深受研究人员和开发人员的青睐，使其成为机器学习领域的宠儿。
mnist：深度学习之旅的起点
mnist数据集 ，一个包含70000个手写数字图像的宝库，是初学者探索深度学习世界的理想门户。在这项激动人心的旅程中，我们将利用Pytorch构建一个卷积神经网络模型，解锁识别mnist图像中数字的秘密。
动手实践：体验深度学习的魔力
准备好迎接一场思想盛宴吧！跟随我们的教程，亲自动手打造深度学习模型，领略深度学习的迷人魅力。我们将一步步探究模型结构、训练过程和评估方法，带你深入了解深度学习的神奇世界。
开启人工智能的未来之旅
掌握构建深度学习模型的基本功后，你的深度学习技能之旅才刚刚启程。图像分类、目标检测和自然语言处理等更复杂的任务正等待你的探索。在人工智能领域，你的潜能无限，而深度学习将成为你手中的利剑，披荆斩棘，所向披靡。
常见问题解答：
-
深度学习与机器学习有什么区别？
深度学习是机器学习的一个子领域，它利用神经网络处理大量数据，无需人工提取特征，而是自动学习特征。 -
Pytorch为什么如此受欢迎？
Pytorch的易用性、灵活性和高效性能使其成为构建和训练深度学习模型的理想工具。 -
mnist数据集有多大？
mnist数据集包含70000个手写数字图像，分为训练集（60000个）和测试集（10000个）。 -
卷积神经网络如何工作？
卷积神经网络通过使用过滤器在输入数据上执行卷积运算来学习图像特征。这些过滤器可以捕捉图像中的模式和纹理。 -
我如何开始学习深度学习？
开始学习深度学习并不难！查看在线教程、参加课程或使用我们提供的资源，即可踏上探索深度学习的奇妙旅程。
代码示例：
import torch
import torchvision
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.optim import SGD
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备mnist数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
# 创建神经网络模型
model = Sequential(
Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
Flatten(),
Linear(7 * 7 * 32, 10)
)
# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for i, (x, y) in enumerate(train_dataset):
# 正向传播
y_pred = model(x.unsqueeze(1))
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, y)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 打印损失
if (i + 1) % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/10], Step [{i+1}/{len(train_dataset)}], Loss: {loss.item()}')
# 评估模型
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=100)
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for x, y in test_loader:
y_pred = model(x.unsqueeze(1))
_, predicted = torch.max(y_pred.data, 1)
total += y.size(0)
correct += (predicted == y).sum().item()
print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total}')
