大家好，我是红色石头！
在上一篇文章：
这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了！
详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分。今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型，并用它来解决 MNIST数据集的识别。
正文开始！
一、使用 LeNet-5 网络结构创建 MNIST 手写数字识别分类器
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，训练样本：共60000个，其中55000个用于训练，另外5000个用于验证；测试样本：共10000个。MNIST数据集每张图片是单通道的，大小为28x28。
1.1 下载并加载数据，并做出一定的预先处理
由于 MNIST 数据集图片尺寸是 28x28 单通道的，而 LeNet-5 网络输入 Input 图片尺寸是 32x32，因此使用 transforms.Resize 将输入图片尺寸调整为 32x32。
首先导入 PyToch 的相关算法库：
代码语言：javascript复制import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import time
from matplotlib import pyplot as pltpipline_train = transforms.Compose([
#随机旋转图片
transforms.RandomHorizontalFlip(),
#将图片尺寸resize到32x32
transforms.Resize((32,32)),
#将图片转化为Tensor格式
transforms.ToTensor(),
#正则化(当模型出现过拟合的情况时，用来降低模型的复杂度)
transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
])
pipline_test = transforms.Compose([
#将图片尺寸resize到32x32
transforms.Resize((32,32)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
])
#下载数据集
train_set = datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=pipline_train)
test_set = datasets.MNIST(root="./data", train=False, download=True, transform=pipline_test)
#加载数据集
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False)这里要解释一下 Pytorch MNIST 数据集标准化为什么是 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))？
标准化（Normalization）是神经网络对数据的一种经常性操作。标准化处理指的是：样本减去它的均值，再除以它的标准差，最终样本将呈现均值为 0 方差为 1 的数据分布。
神经网络模型偏爱标准化数据，原因是均值为0方差为1的数据在 sigmoid、tanh 经过激活函数后求导得到的导数很大，反之原始数据不仅分布不均（噪声大）而且数值通常都很大（本例中数值范围是 0~255），激活函数后求导得到的导数则接近与 0，这也被称为梯度消失。所以说，数据的标准化有利于加快神经网络的训练。
除此之外，还需要保持 train_set、val_set 和 test_set 标准化系数的一致性。标准化系数就是计算要用到的均值和标准差，在本例中是((0.1307,), (0.3081,))，均值是 0.1307，标准差是 0.3081，这些系数都是数据集提供方计算好的数据。不同数据集就有不同的标准化系数，例如([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])就是 ImageNet dataset 的标准化系数（RGB三个通道对应三组系数），当需要将 Imagenet 预训练的参数迁移到另一神经网络时，被迁移的神经网络就需要使用 Imagenet的系数，否则预训练不仅无法起到应有的作用甚至还会帮倒忙。
1.2 搭建 LeNet-5 神经网络结构，并定义前向传播的过程
代码语言：javascript复制class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.relu = nn.ReLU()
self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.maxpool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.maxpool2(x)
x = x.view(-1, 16*5*5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output1.3 将定义好的网络结构搭载到 GPU/CPU，并定义优化器
代码语言：javascript复制#创建模型，部署gpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = LeNet().to(device)
#定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)1.4 定义训练过程
代码语言：javascript复制def train_runner(model, device, trainloader, optimizer, epoch):
#训练模型, 启用 BatchNormalization 和 Dropout, 将BatchNormalization和Dropout置为True
model.train()
total = 0
correct =0.0
#enumerate迭代已加载的数据集,同时获取数据和数据下标
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
#把模型部署到device上
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
#初始化梯度
optimizer.zero_grad()
#保存训练结果
outputs = model(inputs)
#计算损失和
#多分类情况通常使用cross_entropy(交叉熵损失函数), 而对于二分类问题, 通常使用sigmod
loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
#获取最大概率的预测结果
#dim=1表示返回每一行的最大值对应的列下标
predict = outputs.argmax(dim=1)
total = labels.size(0)
correct = (predict == labels).sum().item()
#反向传播
loss.backward()
#更新参数
optimizer.step()
if i % 1000 == 0:
#loss.item()表示当前loss的数值
print("Train Epoch{} t Loss: {:.6f}, accuracy: {:.6f}%".format(epoch, loss.item(), 100*(correct/total)))
Loss.append(loss.item())
Accuracy.append(correct/total)
return loss.item(), correct/total1.5 定义测试过程
代码语言：javascript复制def test_runner(model, device, testloader):
#模型验证, 必须要写, 否则只要有输入数据, 即使不训练, 它也会改变权值
#因为调用eval()将不启用 BatchNormalization 和 Dropout, BatchNormalization和Dropout置为False
model.eval()
#统计模型正确率, 设置初始值
correct = 0.0
test_loss = 0.0
total = 0
#torch.no_grad将不会计算梯度, 也不会进行反向传播
with torch.no_grad():
for data, label in testloader:
data, label = data.to(device), label.to(device)
output = model(data)
test_loss = F.cross_entropy(output, label).item()
predict = output.argmax(dim=1)
#计算正确数量
total = label.size(0)
correct = (predict == label).sum().item()
#计算损失值
print("test_avarage_loss: {:.6f}, accuracy: {:.6f}%".format(test_loss/total, 100*(correct/total)))1.6 运行
LeNet-5 网络模型定义好，训练函数、验证函数也定义好了，就可以直接使用 MNIST 数据集进行训练了。
代码语言：javascript复制# 调用
epoch = 5
Loss = []
Accuracy = []
for epoch in range(1, epoch 1):
print("start_time",time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())))
loss, acc = train_runner(model, device, trainloader, optimizer, epoch)
Loss.append(loss)
Accuracy.append(acc)
test_runner(model, device, testloader)
print("end_time: ",time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())),'n')
print('Finished Training')
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(Loss)
plt.title('Loss')
plt.show()
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(Accuracy)
plt.title('Accuracy')
plt.show()
经历 5 次 epoch 的 loss 和 accuracy 曲线如下：
最终在 10000 张测试样本上，average_loss降到了 0.00228，accuracy 达到了 97.72%。可以说 LeNet-5 的效果非常好！
1.7 保存模型
代码语言：javascript复制print(model)
torch.save(model, './models/model-mnist.pth') #保存模型LeNet-5 的模型会 print 出来，并将模型模型命令为 model-mnist.pth 保存在固定目录下。
代码语言：javascript复制LeNet(
(conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(relu): ReLU()
(maxpool1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(maxpool2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
(fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)1.8 手写图片的测试
下面，我们将利用刚刚训练的 LeNet-5 模型进行手写数字图片的测试。
代码语言：javascript复制import cv2
if __name__ == '__main__':
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('./models/model-mnist.pth') #加载模型
model = model.to(device)
model.eval() #把模型转为test模式
#读取要预测的图片
img = cv2.imread("./images/test_mnist.jpg")
img=cv2.resize(img,dsize=(32,32),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
plt.imshow(img,cmap="gray") # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
# 导入图片，图片扩展后为[1，1，32，32]
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]
# 预测
output = model(img)
prob = F.softmax(output,dim=1) #prob是10个分类的概率
print("概率：",prob)
value, predicted = torch.max(output.data, 1)
predict = output.argmax(dim=1)
print("预测类别：",predict.item())
输出：
概率：tensor([[2.0888e-07, 1.1599e-07, 6.1852e-05, 1.5797e-04, 1.4975e-09, 9.9977e-01, 1.9271e-06, 3.1589e-06, 1.2186e-07, 4.3405e-07]], grad_fn=<SoftmaxBackward>) 预测类别：5
模型预测结果正确！
以上就是 PyTorch 构建 LeNet-5 卷积神经网络并用它来识别 MNIST 数据集的例子。全文的代码都是可以顺利运行的，建议大家自己跑一边。
所有完整的代码我都放在 GitHub 上，GitHub地址为：
https://github.com/RedstoneWill/ObjectDetectionLearner/tree/main/LeNet-5
