【深度学习实战】利用多层感知机解决手写数字识别问题

FishC

这段代码使用Pytorch搭建了一个多层感知机（MLP）来解决手写数字识别问题。下面我来逐步解释一下代码的每一部分。

1. 数据准备
首先我们导入需要的库，包括torch、torchvision以及一些常用的模块。然后使用torchvision中的datasets和transforms模块加载MNIST数据集，并对数据进行预处理。接着我们定义batch_size来指定每批次加载的图片数量，并使用DataLoader来创建训练集和测试集的加载器。

2. 定义网络模型
我们定义了一个MLP类来表示我们的神经网络模型。该类继承自nn.Module，并在构造函数中定义了模型的各个层，包括两个全连接层和一个ReLU激活函数。forward方法指定了前向传播的过程，即通过各个层的计算获取输出。

3. 定义损失函数
这里我们使用交叉熵损失函数来衡量模型在训练过程中的性能。

4. 定义优化器
我们使用Adam优化器来更新模型的权重参数。学习率被设定为0.001。

5. 训练
我们使用一个循环来迭代训练集。每次迭代时，我们将一批次的图片和标签从加载器中读取出来，并转换成合适的形状。然后通过模型的forward方法计算输出，并使用交叉熵损失函数计算损失。之后我们进行反向传播，清零梯度并更新参数。每100次迭代，我们打印出当前的epoch、step和损失值。

6. 测试
在测试阶段，我们不需要对梯度和参数进行更新，所以我们使用torch.no_grad()来关闭autograd的功能。然后我们通过循环从测试集加载器中读取图片和标签，并使用模型进行前向传播。最后我们统计出模型在测试集上的准确率。

7. 保存
这部分代码没有涉及到，可以根据需求选择是否保存训练好的模型。

希望这样解释可以帮到你！

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剑魂 发表于 2024-06-07 11:36
_,predicted = torch.max(outputs.data,1)
total +=  ...

当我们使用神经网络进行分类任务时，模型的输出是一个向量，每个元素代表对应类别的概率。在这里，outputs是模型的输出，每一行是一个样本，每一列是一个类别的概率。而我们通常会选择概率最大的类别作为模型的预测结果。

`torch.max(outputs.data, 1)`中的`torch.max()`函数会返回两个值。第一个值是每一行中最大值的值，而第二个值是每一行最大值所在的列（类别）的索引。由于我们只关心类别的索引，所以用一个下划线`_`来接收第一个值，而用变量predicted来接收第二个值。

那么，predicted中存储的就是模型对输入图片的预测结果，即预测的类别标签。

而对于total += labels.size(0)，labels表示真实的类别标签，labels.size(0)表示labels的行数，也就是当前批次的图片数量。我们将这个数量加上total，用于统计测试集中总共的图片数量。

希望这样解释能够帮助你理解这两行代码的含义！如果还有疑惑，请随时提问。

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