深度学习入门：用PyTorch从零搭建CNN图像分类模型

人工智能

2023-05-30 22:30:49

卷积神经网络 (CNN) 入门：构建自己的图像分类模型

踏上深度学习的奇妙旅程，揭开卷积神经网络 (CNN) 的奥秘，这是一款专为图像分类任务而生的强大工具。在这篇综合指南中，我们将从零开始构建一个 CNN 模型，使用 PyTorch 框架亲身体验 CNN 的强大功能。

CNN 的基本原理

CNN 是一种特殊的深度学习网络，它通过自动识别图像特征来处理图像数据。其独特之处在于其层状结构：

卷积层： 提取图像中的模式和特征。
池化层： 缩小特征图尺寸并减少计算量。
全连接层： 将提取的特征分类并输出预测结果。

手写数字识别数据集

为了训练我们的 CNN 模型，我们将使用手写数字识别数据集，其中包含大量手写数字图像。我们使用 PyTorch 的 MNIST 数据集，其中包含 70,000 张图像，分为 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。

构建 CNN 模型

使用 PyTorch 构建 CNN 模型需要分以下步骤进行：

定义模型架构（输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层）
初始化模型参数
定义损失函数和优化器

训练 CNN 模型

训练过程是一次迭代循环，其中模型将训练数据输入网络，计算损失，并使用优化器更新其参数以最小化损失。经过多次迭代，模型将达到最佳状态，能够准确识别手写数字。

评估 CNN 模型

训练完成后，我们使用测试数据集评估模型性能。准确率测量模型正确分类样本的数量，帮助我们了解模型的有效性。

示例代码：构建 CNN 模型

以下代码片段展示了使用 PyTorch 构建 CNN 模型的基本步骤：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型架构
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())