pytorch用LeNet5识别Mnist手写体数据集(训练+预测单张输入图片代码)

首先，在论文上的LeNet5的结构如下，由于论文的数据集是32x32的，mnist数据集是28x28的，所有只有INPUT变了，其余地方会严格按照LeNet5的结构编写程序：

训练代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable


lr = 0.01 #学习率
momentum = 0.5
log_interval = 10 #跑多少次batch进行一次日志记录
epochs = 10
batch_size = 64
test_batch_size = 1000


class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(  # input_size=(1*28*28)
            nn.Conv2d(1, 6, 5, 1, 2),  # padding=2保证输入输出尺寸相同
            nn.ReLU(),  # input_size=(6*28*28)
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # output_size=(6*14*14)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(6, 16, 5),
            nn.ReLU(),  # input_size=(16*10*10)
            nn.MaxPool2d(2, 2)  # output_size=(16*5*5)
        )
        self.fc1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(16 * 5 * 5, 120),
            nn.ReLU()
        )
        self.fc2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(120, 84),
            nn.ReLU()
        )
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    # 定义前向传播过程，输入为x
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        # nn.Linear()的输入输出都是维度为一的值，所以要把多维度的tensor展平成一维
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)
        return x #F.softmax(x, dim=1)



def train(epoch):  # 定义每个epoch的训练细节
    model.train()  # 设置为trainning模式
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data = data.to(device)
        target = target.to(device)
        data, target = Variable(data), Variable(target)  # 把数据转换成Variable
        optimizer.zero_grad()  # 优化器梯度初始化为零
        output = model(data)  # 把数据输入网络并得到输出，即进行前向传播
        loss = F.cross_entropy(output,target)  #交叉熵损失函数
        loss.backward()  # 反向传播梯度
        optimizer.step()  # 结束一次前传+反传之后，更新参数
        if batch_idx % log_interval == 0:  # 准备打印相关信息
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                       100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))


def test():
    model.eval()  # 设置为test模式
    test_loss = 0  # 初始化测试损失值为0
    correct = 0  # 初始化预测正确的数据个数为0
    for data, target in test_loader:

        data = data.to(device)
        target = target.to(device)
        data, target = Variable(data), Variable(target)  #计算前要把变量变成Variable形式，因为这样子才有梯度

        output = model(data)
        test_loss += F.cross_entropy(output, target, size_average=False).item()  # sum up batch loss 把所有loss值进行累加
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]  # get the index of the max log-probability
        correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()  # 对预测正确的数据个数进行累加

    test_loss /= len(test_loader.dataset)  # 因为把所有loss值进行过累加，所以最后要除以总得数据长度才得平均loss
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))



if __name__ == '__main__':
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') #启用GPU

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(  # 加载训练数据
        datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
                       transform=transforms.Compose([
                           transforms.ToTensor(),
                           transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  #数据集给出的均值和标准差系数，每个数据集都不同的，都数据集提供方给出的
                       ])),
        batch_size=batch_size, shuffle=True)

    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(  # 加载训练数据，详细用法参考我的Pytorch打怪路（一）系列-（1）
        datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) #数据集给出的均值和标准差系数，每个数据集都不同的，都数据集提供方给出的
        ])),
        batch_size=test_batch_size, shuffle=True)

    model = LeNet()  # 实例化一个网络对象
    model = model.to(device)
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum)  # 初始化优化器

    for epoch in range(1, epochs + 1):  # 以epoch为单位进行循环
        train(epoch)
        test()

    torch.save(model, 'model.pth') #保存模型

预测代码：

import torch
import cv2
import torch.nn.functional as F
from modela import LeNet  ##重要，虽然显示灰色(即在次代码中没用到)，但若没有引入这个模型代码，加载模型时会找不到模型
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
import numpy as np

if __name__ =='__main__':
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    model = torch.load('model.pth') #加载模型
    model = model.to(device)
    model.eval()    #把模型转为test模式

    img = cv2.imread("3.jpg")  #读取要预测的图片
    trans = transforms.Compose(
        [
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
        ])

    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片转为灰度图，因为mnist数据集都是灰度图
    img = trans(img)
    img = img.to(device)
    img = img.unsqueeze(0)  #图片扩展多一维,因为输入到保存的模型中是4维的[batch_size,通道,长，宽]，而普通图片只有三维，[通道,长，宽]
    #扩展后，为[1，1，28，28]
    output = model(img)
    prob = F.softmax(output, dim=1)
    prob = Variable(prob)
    prob = prob.cpu().numpy()  #用GPU的数据训练的模型保存的参数都是gpu形式的，要显示则先要转回cpu，再转回numpy模式
    print(prob)  #prob是10个分类的概率
    pred = np.argmax(prob) #选出概率最大的一个
    print(pred.item())

用画图软件画一张28x28的灰度图：

输入到预测代码中，效果：