怎么使用PyTorch实现MLP并在MNIST数据集上验证

这篇文章给大家分享的是有关怎么使用PyTorch实现MLP并在MNIST数据集上验证的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

简介

这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。

Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步：

1 构建网络结构

2 加载数据集

3 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算）

4 测试神经网络

下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。

项目代码地址：lab1

过程

构建网络结构

神经网络最重要的就是搭建网络，第一步就是定义网络结构。我这里是创建了一个四层的感知器，参数是根据 MNIST 数据集设定的，网络结构如下：

# 建立一个四层感知机网络
class MLP(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
  def __init__(self):
    super(MLP,self).__init__()  # 
    # 初始化三层神经网络 两个全连接的隐藏层，一个输出层
    self.fc1 = torch.nn.Linear(784,512) # 第一个隐含层 
    self.fc2 = torch.nn.Linear(512,128) # 第二个隐含层
    self.fc3 = torch.nn.Linear(128,10)  # 输出层
    
  def forward(self,din):
    # 前向传播， 输入值：din, 返回值 dout
    din = din.view(-1,28*28)    # 将一个多行的Tensor,拼接成一行
    dout = F.relu(self.fc1(din))  # 使用 relu 激活函数
    dout = F.relu(self.fc2(dout))
    dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数
    # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布，最后选取概率最大的作为预测值输出
    return dout

网络结构其实很简单，设置了三层 Linear。隐含层激活函数使用 Relu; 输出层使用 Softmax。网上还有其他的结构使用了 droupout，我觉得入门的话有点高级，而且放在这里并没有什么用，搞得很麻烦还不能提高准确率。

加载数据集

第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集：

# 定义全局变量
n_epochs = 10   # epoch 的数目
batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片

# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载
train_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
test_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
# 创建加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)

这里参数很多，所以就有很多需要注意的地方了：

root 参数的文件夹即使不存在也没关系，会自动创建

transform 参数，如果不知道要对数据集进行什么变化，这里可自动忽略

batch_size 参数的大小决定了一次训练多少数据，相当于定义了每个 epoch 中反向传播的次数

num_workers 参数默认是 0，即不并行处理数据；我这里设置大于 0 的时候，总是报错，建议设成默认值

如果不理解 epoch 和 batch_size，可以上网查一下资料。（我刚开始学深度学习的时候也是不懂的）

训练神经网络

第三步就是训练网络了，代码如下：

# 训练神经网络
def train():
  # 定义损失函数和优化器
  lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
  # 开始训练
  for epoch in range(n_epochs):
    train_loss = 0.0
    for data,target in train_loader:
      optimizer.zero_grad()  # 清空上一步的残余更新参数值
      output = model(data)  # 得到预测值
      loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
      loss.backward()     # 误差反向传播, 计算参数更新值
      optimizer.step()    # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
      train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))

训练之前要定义损失函数和优化器，这里其实有很多学问，但本文就不讲了，理论太多了。

训练过程就是两层 for 循环：外层是遍历训练集的次数；内层是每次的批次（batch）。最后，输出每个 epoch 的 loss。（每次训练的目的是使 loss 函数减小，以达到训练集上更高的准确率）

测试神经网络

最后，就是在测试集上进行测试，代码如下：

# 在数据集上测试神经网络
def test():
  correct = 0
  total = 0
  with torch.no_grad(): # 训练集中不需要反向传播
    for data in test_loader:
      images, labels = data
      outputs = model(images)
      _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
      total += labels.size(0)
      correct += (predicted == labels).sum().item()
  print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))
  return 100.0 * correct / total

这个测试的代码是同学给我的，我觉得这个测试的代码特别好，很简洁，一直用的这个。

代码首先设置 torch.no_grad()，定义后面的代码不需要计算梯度，能够节省一些内存空间。然后，对测试集中的每个 batch 进行测试，统计总数和准确数，最后计算准确率并输出。

通常是选择边训练边测试的，这里先就按步骤一步一步来做。

有的测试代码前面要加上 model.eval()，表示这是训练状态。但这里不需要，如果没有 Batch Normalization 和 Dropout 方法，加和不加的效果是一样的。

完整代码

'''
系统环境: Windows10
Python版本: 3.7
PyTorch版本: 1.1.0
cuda: no
'''
import torch
import torch.nn.functional as F  # 激励函数的库
from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

# 定义全局变量
n_epochs = 10   # epoch 的数目
batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片

# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载
train_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
test_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
# 创建加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)


# 建立一个四层感知机网络
class MLP(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
  def __init__(self):
    super(MLP,self).__init__()  # 
    # 初始化三层神经网络 两个全连接的隐藏层，一个输出层
    self.fc1 = torch.nn.Linear(784,512) # 第一个隐含层 
    self.fc2 = torch.nn.Linear(512,128) # 第二个隐含层
    self.fc3 = torch.nn.Linear(128,10)  # 输出层
    
  def forward(self,din):
    # 前向传播， 输入值：din, 返回值 dout
    din = din.view(-1,28*28)    # 将一个多行的Tensor,拼接成一行
    dout = F.relu(self.fc1(din))  # 使用 relu 激活函数
    dout = F.relu(self.fc2(dout))
    dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数
    # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布，最后选取概率最大的作为预测值输出
    return dout

# 训练神经网络
def train():
  #定义损失函数和优化器
  lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
  # 开始训练
  for epoch in range(n_epochs):
    train_loss = 0.0
    for data,target in train_loader:
      optimizer.zero_grad()  # 清空上一步的残余更新参数值
      output = model(data)  # 得到预测值
      loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
      loss.backward()     # 误差反向传播, 计算参数更新值
      optimizer.step()    # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
      train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))
    # 每遍历一遍数据集，测试一下准确率
    test()

# 在数据集上测试神经网络
def test():
  correct = 0
  total = 0
  with torch.no_grad(): # 训练集中不需要反向传播
    for data in test_loader:
      images, labels = data
      outputs = model(images)
      _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
      total += labels.size(0)
      correct += (predicted == labels).sum().item()
  print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))
  return 100.0 * correct / total

# 声明感知器网络
model = MLP()

if __name__ == '__main__':
  train()

10 个 epoch 的训练效果，最后能达到大约 85% 的准确率。可以适当增加 epoch，但代码里没有用 gpu 运行，可能会比较慢。

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

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