运用 MegEngine 加速深度学习：LeNet 手写数字识别

人工智能

2024-02-15 12:15:50

在人工智能时代，深度学习技术已成为解决复杂问题的核心。本文将借助 MegEngine 框架，通过手写数字识别这一经典案例，带领读者深入浅出地了解深度学习的基本流程和 MegEngine 的使用方式。

深度学习入门指南

深度学习，作为机器学习的高级形式，以其强大的特征提取和分类能力著称。其工作流程大致分为两步：

训练： 将数据输入神经网络，并通过不断调整模型参数（即权重），使模型学习数据的内在特征。
预测： 将训练好的模型用于新数据，预测其类别或输出值。

MegEngine 框架

MegEngine 是一个开源、高性能的深度学习框架，以其易用性、高效性和可扩展性著称。其灵活的动态图机制，使我们能够轻松构建和训练神经网络。

基于 MegEngine 的 LeNet 模型

为了演示 MegEngine 的应用，我们将使用 LeNet 模型进行手写数字识别。LeNet 是一个经典的卷积神经网络，由 Yann LeCun 开发，以其在手写数字识别上的卓越表现而闻名。

使用 MegEngine 实现 LeNet 模型只需几行代码：

import megengine as mge
import megengine.module as M
import megengine.functional as F

class LeNet(M.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = M.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool1 = M.MaxPool2d(2)
        self.conv2 = M.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = M.MaxPool2d(2)
        self.fc1 = M.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = M.Linear(120, 84)
        self.fc3 = M.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.reshape(x.shape[0], -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

训练 LeNet 模型

使用 MegEngine 训练 LeNet 模型非常简单：

import numpy as np

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mge.datasets.MNIST().train_test_split(0.8)

# 创建 LeNet 模型
model = LeNet()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = mge.损失函数.CrossEntropyLoss()
optimizer = mge.优化器.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in x_train.iter_batches(batch_size=128):
        logits = model(batch)
        loss = loss_fn(logits, y_train.slice_index(*batch.indices))
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 保存模型
mge.save(model.state_dict(), "lenet.params")

预测手写数字

训练完成后，我们可以使用 LeNet 模型预测手写数字：

# 加载测试数据
test_images = x_test[0:10]

# 加载模型
model = LeNet()
model.load_state_dict(mge.load("lenet.params"))

# 预测
logits = model(test_images)
pred_labels = np.argmax(logits.numpy(), axis=1)
print("预测结果：", pred_labels)