pytorch-------Cnn_mnist
pytorch1.1.0 + torchvision0.3.0 + cuda10.0.130 + NVIDIA-SMI 470.103.01
import torch
from torchvision import transforms #将图像转化为张量
from torchvision import datasets #对数据集相关处理
from torch.utils.data import DataLoader #下载数据集
import torch.nn.functional as F #使用relu()函数
import torch.optim as optim #优化器
batch_size = 64
"将图像转化成张量:28X28--->1X28X28 CXHXW,并归一化到0-1,0-255--->0-1;0.1307:均值,0.3081:标准差"
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist',train=True,transform=transform,download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist',train=False,transform=transform,download=True)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=False)
"2.模型设计"
"输入 NX1X28X28变为 NX784"
"输出为NX10"
class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5)self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5)self.pooling = torch.nn.MaxPool2d(2)self.fc = torch.nn.Linear(320,10)def forward(self,x):batch_size = x.size(0)x = F.relu(self.pooling(self.conv1(x)))#x = self.pooling(F.relu(self.conv1(x)))x = F.relu(self.pooling(self.conv2(x)))#拉长数据:(n,1,28,28)---->(n,784)x = x.view(batch_size,-1)x = self.fc(x)return x
model = Net()
#该句表示使用GPU,若无GPU,可直接删除
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
"3.优化器和损失"
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.5)
"4.训练和测试"
def train(epoch):running_loss = 0.0for batch_idx,data in enumerate(train_loader,0):inputs,target = data#该句表示使用GPU,若无GPU,可直接删除inputs,target = inputs.to(device),target.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs,target)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()if batch_idx % 300 == 299: #每300轮输出一次print('[%d,%5d] loss: %.3f'%(epoch+1, batch_idx+1,running_loss/300))running_loss = 0.0
def test():correct = 0total = 0with torch.no_grad():for data in test_loader:images,labels = data#该句表示使用GPU,若无GPU,可直接删除images, labels = images.to(device), labels.to(device)outputs = model(images)# 取出每一行最大值的下标(0-9),dim=1:第一个维度(行);dim=0:第0个维度,列_,predicted = torch.max(outputs .data,dim=1)total += labels.size(0) #取NX1矩阵中的N ==batch_sizecorrect += (predicted == labels).sum().item() #是否为真#print(correct,total)print("Accuracy on test set: %d %%"%(100*correct/total)) #正确的/总数if __name__ == '__main__':for epoch in range(10):train(epoch)test()
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前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57