【小白学PyTorch】8.实战之MNIST小试牛刀
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小白学PyTorch | 7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解
小白学PyTorch | 6 模型的构建访问遍历存储（附代码）
小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览
小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化
小白学PyTorch | 3 浅谈Dataset和Dataloader
小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集
小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络
小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解
参考目录：
1 探索性数据分析
1.1 数据集基本信息
1.2 数据集可视化
1.3 类别是否均衡
2 训练与推理
2.1 构建dataset
2.2 构建模型类
2.3 训练模型
2.4 推理预测
1 探索性数据分析
一般在进行模型训练之前，都要做一个数据集分析的任务。这个在英文中一般缩写为EDA,也就是Exploring Data Analysis(好像是这个)。
数据集获取方面，这里本来是要使用之前课程提到的torchvision.datasets.MNIST()，但是考虑到这个torchvision提供的MNIST完整下载下来需要200M的大小，所以我就直接提供了MNIST的数据的CSV文件（包含train.csv和test.csv）,大小压缩成.zip之后只有14M，代码就基于了这个数据文件。
1.1 数据集基本信息
import pandas as pd # 读取训练集 train_df = pd.read_csv('./MNIST_csv/train.csv') n_train = len(train_df) n_pixels = len(train_df.columns) - 1 n_class = len(set(train_df['label'])) print('Number of training samples: {0}'.format(n_train)) print('Number of training pixels: {0}'.format(n_pixels)) print('Number of classes: {0}'.format(n_class))# 读取测试集 test_df = pd.read_csv('./MNIST_csv/test.csv') n_test = len(test_df) n_pixels = len(test_df.columns) print('Number of test samples: {0}'.format(n_test)) print('Number of test pixels: {0}'.format(n_pixels))输出结果：
训练集有42000个图片，每个图片有784个像素（所以变成图片的话需要将784的像素变成）,样本总共有10个类别，也就是0到9。测试集中有28000个样本。
1.2 数据集可视化
# 展示一些图片 import numpy as np from torchvision.utils import make_grid import torch import matplotlib.pyplot as plt random_sel = np.random.randint(len(train_df), size=8) data = (train_df.iloc[random_sel,1:].values.reshape(-1,1,28,28)/255.)grid = make_grid(torch.Tensor(data), nrow=8) plt.rcParams['figure.figsize'] = (16, 2) plt.imshow(grid.numpy().transpose((1,2,0))) plt.axis('off') plt.show() print(*list(train_df.iloc[random_sel, 0].values), sep = ', ')输出结果有一个图片：
以及一行打印：
随机挑选了8个样本进行可视化，然后打印出来的是样本对应的标签值。
1.3 类别是否均衡
然后我们需要检查一下训练样本中类别是否均衡，利用直方图来检查：
# 检查类别是否不均衡 plt.figure(figsize=(8,5)) plt.bar(train_df['label'].value_counts().index, train_df['label'].value_counts()) plt.xticks(np.arange(n_class)) plt.xlabel('Class', fontsize=16) plt.ylabel('Count', fontsize=16) plt.grid('on', axis='y') plt.show()输出图像：
基本没毛病，是均衡的。
2 训练与推理
2.1 构建dataset
我们可以重新写一个python脚本，首先还是导入库和读取文件：
import pandas as pd train_df = pd.read_csv('./MNIST_csv/train.csv') test_df = pd.read_csv('./MNIST_csv/test.csv') n_train = len(train_df) n_test = len(test_df) n_pixels = len(train_df.columns) - 1 n_class = len(set(train_df['label']))然后构建一个Dataset,Dataset和Dataloader的知识前面的课程已经讲过了，这里直接构建一个：
import torch from torch.utils.data import Dataset,DataLoader from torchvision import transformsclass MNIST_data(Dataset):def __init__(self, file_path,transform=transforms.Compose([transforms.ToPILImage(), transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=(0.5,), std=(0.5,))])):df = pd.read_csv(file_path)if len(df.columns) == n_pixels:# test dataself.X = df.values.reshape((-1, 28, 28)).astype(np.uint8)[:, :, :, None]self.y = Noneelse:# training dataself.X = df.iloc[:, 1:].values.reshape((-1, 28, 28)).astype(np.uint8)[:, :, :, None]self.y = torch.from_numpy(df.iloc[:, 0].values)self.transform = transformdef __len__(self):return len(self.X)def __getitem__(self, idx):if self.y is not None:return self.transform(self.X[idx]), self.y[idx]else:return self.transform(self.X[idx])可以看到，这个dataset中，根据是否有标签分成返回两个不同的值。（训练集的话，同时返回数据和标签，测试集中仅仅返回数据）。
batch_size = 64train_dataset = MNIST_data('./MNIST_csv/train.csv',transform= transforms.Compose([transforms.ToPILImage(),transforms.RandomRotation(degrees=20),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=(0.5,), std=(0.5,))])) test_dataset = MNIST_data('./MNIST_csv/test.csv')train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=batch_size, shuffle=False)关于这段代码：
构建了一个train的dataset和test的dataset，然后再分别构建对应的dataloader
train_dataset中使用了随机旋转，因为这个函数是作用在PIL图片上的，所以需要将数据先转成PIL再进行旋转，然后转成Tensor做标准化，这里标准化就随便选取了0.5，有需要的可以做进一步的更改。
需要注意的是，转成PIL之前的数据是numpy的格式，所以数据应该是的形式，因为这里是单通道图像，所以数据的shape为：（72000，28，28，1）.（72000为样本数量）
像是旋转、缩放等图像增强方法在训练集中才会使用，这是增强模型训练难度的操作，让模型增加鲁棒性；在测试集中常规情况是不使用旋转、缩放这样的图像增强方法的。（训练阶段是让模型学到内容，测试阶段主要目的是提高预测的准确度，这句话感觉是废话。。。）
2.2 构建模型类
import torch.nn as nn class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.features1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.features = nn.Sequential(nn.BatchNorm2d(32),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(32),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(64),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))self.classifier = nn.Sequential(nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(64 * 7 * 7, 512),nn.BatchNorm1d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(512, 512),nn.BatchNorm1d(512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(512, 10),)for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):nn.init.xavier_uniform_(m.weight)elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):m.weight.data.fill_(1)m.bias.data.zero_()def forward(self, x):x = self.features1(x)x = self.features(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.classifier(x)return x这个模型类整体来看中规中矩，都是之前讲到的方法。小测试：还记得xavier初始化时怎么回事吗？xavier初始化方法是一个非常常用的方法，在之前的文章中也详细的推导了这个。
之后呢，我们对模型实例化，然后给模型的参数传到优化器中，然后设置一个学习率衰减的策略，学习率衰减就是训练的epoch越多，学习率就越低的这样一个方法，在后面的文章中会详细讲述 。
import torch.optim as optimdevice = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = Net().to(device) # model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.003) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) exp_lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1) print(model)运行结果自然是把整个模型打印出来了：
Net((features1): Conv2d(1, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(features): Sequential((0): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(1): ReLU(inplace=True)(2): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(3): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(4): ReLU(inplace=True)(5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)(6): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(7): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(8): ReLU(inplace=True)(9): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))(10): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(11): ReLU(inplace=True)(12): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False))(classifier): Sequential((0): Dropout(p=0.5, inplace=False)(1): Linear(in_features=3136, out_features=512, bias=True)(2): BatchNorm1d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(3): ReLU(inplace=True)(4): Dropout(p=0.5, inplace=False)(5): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)(6): BatchNorm1d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(7): ReLU(inplace=True)(8): Dropout(p=0.5, inplace=False)(9): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)) )2.3 训练模型
def train(epoch):model.train()for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):# 读入数据data = data.to(device)target = target.to(device)# 计算模型预测结果和损失output = model(data)loss = criterion(output, target)optimizer.zero_grad() # 计算图梯度清零loss.backward() # 损失反向传播optimizer.step()# 然后更新参数if (batch_idx + 1) % 50 == 0:print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(epoch, (batch_idx + 1) * len(data), len(train_loader.dataset),100. * (batch_idx + 1) / len(train_loader), loss.item()))exp_lr_scheduler.step()先定义了一个训练一个epoch的函数，然后下面是训练10个epoch的主函数代码。
log = [] # 记录一下loss的变化情况 n_epochs = 2 for epoch in range(n_epochs):train(epoch)# 把log化成折线图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(log) plt.show()注意注意，这时候会报一个错误，我们来看一下,我详细标注了我个人看报错时候的一个习惯：
这时候我大概可以猜到，因为我们这个图片是灰度图片，是单通道的，可能这个RandomRotate函数要求输入图片是3个通道的（这个官方API上也没有细说），怎么办呢？完全可以直接在转成PIL格式之前，把numpy的那个(72000,28,28,1)复制第四维度，变成（72000，28，28，3）.但是这里我想用上一节课教的一个方法torchvision.transforms.GrayScale(num_output_channels), 活学活用嘛.
所以把train_dataset那一块改成：
train_dataset = MNIST_data('./MNIST_csv/train.csv',transform= transforms.Compose([transforms.ToPILImage(),transforms.Grayscale(num_output_channels=3),transforms.RandomRotation(degrees=20),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=(0.5,), std=(0.5,))])) test_dataset = MNIST_data('./MNIST_csv/test.csv',transform=transforms.Compose([transforms.ToPILImage(),transforms.Grayscale(num_output_channels=3),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=(0.5,), std=(0.5,))]))然后不要忘记把模型类中的第一个卷积层的输入通道改成3哦~
# self.features1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.features1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)然后重新运行代码，发现可以正常训练了，打印输出的部分截图如下：
然后看一下损失下降的情况,算是收敛了，训练的epoch更多应该会更好：发现训练是收敛的。这里需要注意的是，现在用全部的数据进行训练，没有使用验证集的做法，是有可能过拟合情况出现的（但是这里只是训练了10个epoch应该不会过拟合），更稳妥的做法是把数据分成训练集和验证机（可以是2:1,3:1,4:1）都可以，4:1比较常用，这也就是n-fold的方法。 在之后的学习中会详细介绍这个，不过这个知识点也不难，也可以自行查阅。
2.4 推理预测
def prediciton(data_loader):model.eval()test_pred = torch.LongTensor()for i, data in enumerate(data_loader):data = data.to(device)output = model(data)pred = output.cpu().data.max(1, keepdim=True)[1]test_pred = torch.cat((test_pred, pred), dim=0)return test_predtest_pred = prediciton(test_loader)类似trian，写一个预测的函数，返回预测的值。然后像是在EDA中那样，抽取测试集的8个数字，看看图像和预测结果的匹配情况
from torchvision.utils import make_grid random_sel = np.random.randint(len(test_df), size=8) data = (test_df.iloc[random_sel,:].values.reshape(-1,1,28,28)/255.)grid = make_grid(torch.Tensor(data), nrow=8) plt.rcParams['figure.figsize'] = (16, 2) plt.imshow(grid.numpy().transpose((1,2,0))) plt.axis('off') plt.show() print(*list(test_pred[random_sel].numpy()), sep = ', ')输出图像是：打印输出：
OK了，恭喜你，完成了MNIST手写数字集的分类。
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以上是生活随笔为你收集整理的【小白学PyTorch】8.实战之MNIST小试牛刀的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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