神经网络分类任务

import torch
%matplotlib inline
from pathlib import Path
import requestsimport torchvision
mnist_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', download=True)

下载mnist数据集

但不知道数据集里面是什么打印

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt# 下载并加载 MNIST 数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])  # 将图像转换为张量
mnist_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', download=True, transform=transform)# 获取一个数据样本
image, label = mnist_dataset[0]  # 获取第一个样本# 打印图像和标签
print(f"Label: {label}")
plt.imshow(image.squeeze(), cmap='gray')  # 显示图像
plt.title(f"Label: {label}")
plt.show()

image.shape#图片的大小

torch.Size([1, 28, 28])

train_data = torch.stack([mnist_dataset[i][0] for i in range(64)])  # 图像数据
train_labels = torch.tensor([mnist_dataset[i][1] for i in range(64)])  # 标签数据# 定义模型参数
num_inputs = 28 * 28  # 输入特征数量（28x28图像）
num_outputs = 10  # 输出类别数量（0-9）# 初始化权重和偏置
weights = torch.randn(num_inputs, num_outputs, requires_grad=True)  # 随机初始化权重
bias = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)  # 初始化偏置为0# 定义模型
def model(xb):return xb.view(xb.size(0), -1).mm(weights) + bias  # 将输入展平为二维张量后进行线性变换# 定义损失函数
loss_func = F.cross_entropy

# 训练模型
num_epochs = 10  # 训练轮数
for epoch in range(num_epochs):# 前向传播preds = model(train_data)  # 模型预测loss = loss_func(preds, train_labels)  # 计算损失# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()  # 清空之前的梯度loss.backward()  # 反向传播计算梯度optimizer.step()  # 更新参数# 打印损失print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")print("Training complete.")

这是单层

from torch import nn
import torch.nn.functional as Fclass Mnist_NN(nn.Module):def __init__(self):super(Mnist_NN, self).__init__()  # 调用父类的构造函数self.hidden1 = nn.Linear(784, 128)  # 第一层：输入 784，输出 128self.hidden2 = nn.Linear(128, 256)  # 第二层：输入 128，输出 256self.out = nn.Linear(256, 10)       # 输出层：输入 256，输出 10self.dropout = nn.Dropout(0.5)      # Dropout 层，丢弃概率为 0.5def forward(self, x):x = F.relu(self.hidden1(x))         # 第一层 + ReLU 激活x = self.dropout(x)                 # 应用 Dropoutx = F.relu(self.hidden2(x))         # 第二层 + ReLU 激活x = self.dropout(x)                 # 应用 Dropoutx = self.out(x)                     # 输出层return x

# 初始化模型
model = Mnist_NN()# 定义损失函数和优化器
loss_func = F.cross_entropy
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)  # 使用模型的所有参数# 训练模型
num_epochs = 10  # 训练轮数
for epoch in range(num_epochs):# 前向传播preds = model(train_data.view(-1, 784))  # 将输入展平为 [batch_size, 784]loss = loss_func(preds, train_labels)    # 计算损失# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()  # 清空之前的梯度loss.backward()        # 反向传播计算梯度optimizer.step()       # 更新参数# 打印损失print(f"Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")print("Training complete.")