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深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）

慈云数据 1年前 (2024-03-18) 技术支持 64 0

文章目录

  • 简介
  • 数据集
  • 模型搭建
  • 模型训练
  • 模型测试

    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

    简介

    LeNet模型是在1998年提出的一种图像分类模型，应用于支票或邮件编码上的手写数字的识别，也被认为是最早的卷积神经网络(CNN)，为后续CNN的发展奠定了基础，作者LeCun Y也被誉为卷积神经网络之父。LeNet之后一直直到2012年的AlexNet模型在ImageNet比赛上表现优秀，使得沉寂了14年的卷积神经网络再次成为研究热点。

    LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.

    LeNet模型结构如下：

    在这里插入图片描述

    • INPUT（输入层）

      输入图像的尺寸为32X32，是单通道的灰色图像。

    • C1（卷积层）

      使用了6个大小为5×5的卷积核，步长为1，卷积后得到6张28×28的特征图。

    • S2（池化层）

      使用了6个2×2 的平均池化，步长为2，池化后得到6张14×14的特征图。

    • C3（卷积层）

      使用了16个大小为5×5的卷积核，步长为1，得到 16 张10×10的特征图。

      由于是多个卷积核对应多个输入，论文中采用了如下组合方式：

      在这里插入图片描述

    • S4（池化层）

      使用16个2×2的平均池化，步长为2，池化后得到16张5×5 的特征图。

    • C5（卷积层）

      使用120个大小为5×5的卷积核，步长为1，卷积后得到120张1×1的特征图。

    • F6（全连接层）

      输入维度120，输出维度是84（对应7x12 的比特图）。

    • OUTPUT（输出层）

      使用高斯核函数，输入维度84，输出维度是10（对应数字 0 到 9）。

      数据集

      使用torchversion内置的MNIST数据集，训练集大小60000，测试集大小10000，图像大小是1×28×28，包括数字0~9共10个类。官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

      from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
import torchvision
mnist_train = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/',
                                         train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
mnist_test = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/',
                                        train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
print(len(mnist_train), len(mnist_test))  # 打印训练/测试集大小
feature, label = mnist_train[0]
print(feature.shape, label)  # 打印图像大小和标签
dataloader = DataLoader(mnist_test, batch_size=64, num_workers=0)  # 每次批量加载64张
step = 0
writer = SummaryWriter(log_dir='runs/mnist')  # 可视化
for data in dataloader:
    features, labels = data
    writer.add_images(tag='train', img_tensor=features, global_step=step)
    step += 1
writer.close()

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

      可视化部分可参考我这篇博客：深度学习-Tensorboard可视化面板

      此外，还可以使用torchversion内置的FashionMNIST数据集，包括衣服、包等10类图像，也是1×28×28，各60000、10000张。

      模型搭建

      使用Pytoch进行搭建和测试。

      在第一个卷积层C1设置padding为2，因为数据集是28×28大小，原模型是32×32大小。

      import torch
from torch import nn, optim
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(  # (-1,1,28,28)
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, padding=2),  # (-1,6,28,28)
            nn.Sigmoid(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # (-1,6,14,14)
            nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5),  # (-1,16,10,10)
            nn.Sigmoid(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # (-1,16,5,5)
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(in_features=16 * 5 * 5, out_features=120),  # (-1,120)
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(120, 84),  # (-1,84)
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(in_features=84, out_features=10)  # (-1,10)
        )
    def forward(self, x):
        return self.model(x)
leNet = LeNet()
print(leNet)

      在这里插入图片描述

      模型训练

      import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torch import nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(  # (-1,1,28,28)
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, padding=2),  # (-1,6,28,28)
            nn.Sigmoid(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # (-1,6,14,14)
            nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5),  # (-1,16,10,10)
            nn.Sigmoid(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # (-1,16,5,5)
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(in_features=16 * 5 * 5, out_features=120),  # (-1,120)
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(120, 84),  # (-1,84)
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(in_features=84, out_features=10)  # (-1,10)
        )
    def forward(self, x):
        return self.model(x)
# 创建模型
leNet = LeNet()
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
leNet = leNet.to(device)  # 若支持GPU加速
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss_fn = loss_fn.to(device)
# 优化器
learning_rate = 1e-2
optimizer = torch.optim.Adam(leNet.parameters(), lr=learning_rate)
total_train_step = 0  # 总训练次数
epoch = 10  # 训练轮数
writer = SummaryWriter(log_dir='./runs/LeNet/')
# 数据
mnist_train = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/',
                                         train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
mnist_test = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/',
                                        train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
dataloader_train = DataLoader(mnist_train, batch_size=64, num_workers=0)  # 每次批量加载64张
dataloader_test = DataLoader(mnist_test, batch_size=64, num_workers=0)  # 每次批量加载64张
for i in range(epoch):
    print("-----第{}轮训练开始-----".format(i + 1))
    leNet.train()  # 训练模式
    train_loss = 0
    for data in dataloader_train:
        imgs, labels = data
        imgs = imgs.to(device)  # 适配GPU/CPU
        labels = labels.to(device)
        outputs = leNet(imgs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()  # 清空之前梯度
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        total_train_step += 1  # 更新步数
        train_loss += loss.item()
        writer.add_scalar("train_loss_detail", loss.item(), total_train_step)
    writer.add_scalar("train_loss_total", train_loss, i + 1)
    
torch.save(leNet, "./models/LeNet.pkl")  # 保存模型
#leNet = torch.load("./models/LeNet")  加载模型
writer.close()

      （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/

      在这里插入图片描述

      由于打印了每轮各个批次64张图的损失，不同批次损失不同，所以上下震荡大，但总体仍是减少收敛的。

      在这里插入图片描述

      模型测试

      leNet.eval()  # 测试模式
    total_test_loss = 0  # 当前轮次模型测试所得损失
    total_accuracy = 0  # 当前轮次精确率
    with torch.no_grad():  # 关闭梯度反向传播
        for data in dataloader_test:
            imgs, targets = data
            imgs = imgs.to(device)
            targets = targets.to(device)
            outputs = leNet(imgs)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
            total_accuracy = total_accuracy + accuracy
    writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, i+1)
    writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy/len(mnist_test), i+1)

      在这里插入图片描述

      随着训练轮数增加，对应模型测试的损失减少并收敛。

      在这里插入图片描述

      精确率在几轮后就趋于98%以上，就是说感受到了来自98年的科技~

      最后，附完整代码：

      import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torch import nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.model = nn.Sequential(  # (-1,1,28,28)
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, padding=2),  # (-1,6,28,28)
            nn.Sigmoid(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # (-1,6,14,14)
            nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5),  # (-1,16,10,10)
            nn.Sigmoid(),
            nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # (-1,16,5,5)
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(in_features=16 * 5 * 5, out_features=120),  # (-1,120)
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(120, 84),  # (-1,84)
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(in_features=84, out_features=10)  # (-1,10)
        )
    def forward(self, x):
        return self.model(x)
# 创建模型
leNet = LeNet()
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
leNet = leNet.to(device)  # 若支持GPU加速
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss_fn = loss_fn.to(device)
# 优化器
learning_rate = 1e-2
optimizer = torch.optim.Adam(leNet.parameters(), lr=learning_rate)
total_train_step = 0  # 总训练次数
epoch = 10  # 训练轮数
writer = SummaryWriter(log_dir='./runs/LeNet/')
# 数据
mnist_train = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/',
                                         train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
mnist_test = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/',
                                        train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
dataloader_train = DataLoader(mnist_train, batch_size=64, num_workers=0)  # 每次批量加载64张
dataloader_test = DataLoader(mnist_test, batch_size=64, num_workers=0)  # 每次批量加载64张
for i in range(epoch):
    print("-----第{}轮训练开始-----".format(i + 1))
    leNet.train()  # 训练模式
    train_loss = 0
    for data in dataloader_train:
        imgs, labels = data
        imgs = imgs.to(device)  # 适配GPU/CPU
        labels = labels.to(device)
        outputs = leNet(imgs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()  # 清空之前梯度
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数
        total_train_step += 1  # 更新步数
        train_loss += loss.item()
        writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step)
    writer.add_scalar("train_loss", train_loss, i + 1)
    leNet.eval()  # 测试模式
    total_test_loss = 0  # 当前轮次模型测试所得损失
    total_accuracy = 0  # 当前轮次精确率
    with torch.no_grad():  # 关闭梯度反向传播
        for data in dataloader_test:
            imgs, targets = data
            imgs = imgs.to(device)
            targets = targets.to(device)
            outputs = leNet(imgs)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
            total_accuracy = total_accuracy + accuracy
    writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, i+1)
    writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy/len(mnist_test), i+1)
torch.save(leNet, "./models/LeNet.pkl")  # 保存模型
#leNet = torch.load("./models/LeNet")  加载模型
writer.close()

      原创不易，请勿转载（本不富裕的访问量雪上加霜 ）

      博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/

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