XDU深度学习Fashion-MNIST(包含python源码)

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1. 题目要求&目的

本次实验的主要目的是巩固和应用卷积神经网络（CNN）的理论知识。通过编写代码实现这一深度学习模型，旨在达到理论与实践相结合的“知行合一”的学习效果。此外，实验还旨在加深对神经网络在图像识别任务中应用的理解。

1.1 实验目标

• 数据集：使用公认的Fashion-MNIST数据集进行实验。
• 任务描述：在Fashion-MNIST数据集上，利用卷积神经网络对10种不同类别的服装图像进行分类。
• 性能目标：实现的模型需达到至少90%的分类正确率。

2. 数据预处理

在此部分主要完成了对数据的导入以及标准化等处理，在此次实验中使用了Pytorch框架进行实验。下面是此部分的对应代码：

transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) 

• 数据加载与转换： 首先，使用了torchvision库中的datasets模块来加载Fashion-MNIST数据集。通过设置train=True和train=False，分别加载了训练集和测试集。此外，所有图像数据在加载过程中都应用了两个转换操作，确保它们能以适当的格式供神经网络使用。
• 数据转换流程： 这里定义了一个转换流程，并且使用了transforms.Compose来组合两个主要的转换操作：

1. ToTensor：此转换将图像数据从PIL格式或NumPy ndarray转换为FloatTensor格式，并自动将图像的像素值从[0, 255]缩放到[0.0, 1.0]的范围，这是为了适配PyTorch的处理方式。
2. Normalize：我们对数据进行了标准化处理，设置均值为0.5和标准差为0.5。这个操作进一步将像素值从[0.0, 1.0]转换到[-1.0, 1.0]，有助于模型训练时的数值稳定性和收敛速度。

• 数据加载器： 使用DataLoader来封装数据集，这样可以更方便的批量处理图像数据，还可以随机打乱训练数据（通过shuffle=True），以避免模型过拟合。训练集和测试集的批处理大小均设置为64，这意味着每次迭代训练和评估模型时，网络将接收64张图像。

3. 模型设计

此部分为模型的搭建，主要还是使用了pytorch中的一些内置函数以及父类，具体的代码为：

class FashionCNN(nn.Module): def __init__(self): super(FashionCNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 1000) self.drop = nn.Dropout2d(0.25) self.fc2 = nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) out = out.view(out.size(0), -1) # Flatten the output  out = self.fc1(out) out = self.drop(out) out = self.fc2(out) return out 

如上述代码可以发现，我在此次实验中一共为网络定义了几个模块，他们具体解释以及作用为：

• 卷积层：
  模型包含两个卷积层序列，每个序列中都包含卷积层、批量归一化层、ReLU激活函数和最大池化层，具体配置如下：
  • 第一层（Layer1）：
    • 卷积层：使用nn.Conv2d，配置为接收1个通道的输入（单色图像），输出32个通道，核大小为3，边缘填充为1。
    • 批量归一化：对32个输出通道进行归一化，以加速训练过程并提高模型稳定性。
    • ReLU激活函数：增加非线性处理，有助于捕捉复杂特征。
    • 最大池化层：使用nn.MaxPool2d，核大小为2，步幅为2，用于降低特征维度并提取主要特征。
  • 第二层（Layer2）：
    • 类似于第一层，但是此层的卷积层输出通道增加到64，以捕获更细致的特征。
• 全连接层：
  • Flatten操作：在传递给全连接层之前，将特征图展平成一维向量。
  • 第一个全连接层（fc1）：将展平的特征连接到1000个神经元，这一层大幅增加模型的学习能力。
  • Dropout层：采用25%的丢弃率，用于减少过拟合，增强模型的泛化能力。
  • 第二个全连接层（fc2）：最终的输出层，将1000个神经元连接到10个输出类别，对应于Fashion-MNIST的10种服装类别。
• 模型输出:
  模型的最终输出是一个10维向量，每个维度对应一个服装类别的预测概率。

值得一提的是如何计算卷积后图像输出形状，它的公式为：
$$\begin{array}{rl}& W_{\text{out }}=\lfloor \frac{W_{\text{in }}-F+2P}{S}\rfloor +1\\ & H_{\text{out }}=\lfloor \frac{H_{\text{in }}-F+2P}{S}\rfloor +1\end{array}$$

这些模块一同构成下图所示的模型网络结构：

model = FashionCNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) 

模型实例化，并使用pytorch库中的交叉熵损失作为损失函数，优化器采用Adam。

4. 模型训练

def train_model(num_epochs): model.train() for epoch in range(num_epochs): for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{ 
     epoch+1}/{ 
     num_epochs}], Loss: { 
     loss.item():.4f}') train_model(50) 

• 初始化训练
  • 模型状态：首先，通过调用model.train()确保模型处于训练模式。
• 训练循环
  训练过程包括多个周期（epoch），每个周期都会处理整个训练集一次。本次实验中，设置训练周期为50次。具体步骤如下：
• 循环每一个周期：使用for epoch in range(num_epochs):来迭代指定次数。
  • 数据加载：通过train_loader加载批次数据，每个批次包含图像及其对应的标签。
  • 梯度初始化：在每次批处理前，使用optimizer.zero_grad()清除旧的梯度信息，防止梯度累积影响当前批次的更新。
  • 前向传播：将图像数据images输入模型，计算预测输出outputs。
  • 计算损失：使用损失函数criterion(outputs, labels)计算预测输出与实际标签之间的差异。
  • 反向传播：调用loss.backward()对模型参数进行梯度计算。
  • 参数更新：执行optimizer.step()根据计算得到的梯度更新模型参数。
• 监控训练进度
  • 打印损失：在每个训练周期结束时，输出当前周期的损失值。

5. 模型评估和结果

def evaluate_model(): model.eval() total = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Accuracy: { 
     accuracy:.2f}%') evaluate_model() 

• 模型评估设置
  • 评估模式：首先，通过调用model.eval()将模型设置为评估模式。这是必要的步骤，因为某些网络层（例如Dropout和BatchNorm）在训练和评估时的行为是不同的。评估模式下，这些层会表现出与训练时不同的特性，例如不再随机丢弃神经元。
  • 禁用梯度计算：使用torch.no_grad()环境，确保在评估过程中不会计算梯度。
• 性能计算
  • 测试数据遍历：通过test_loader逐批加载测试数据集的图像和标签。对每批数据执行以下步骤：
    • 模型预测：将图像输入模型，获取输出结果outputs。
    • 确定预测类别：使用torch.max(outputs.data, 1)提取每个图像的预测类别。这个函数返回每行（每个图像）最大值的索引，即模型认为最可能的类别。
  • 统计正确预测：累计测试集中总图像数total和正确预测的图像数correct。比较预测类别predicted与真实标签labels，通过(predicted == labels).sum().item()计算匹配的数量。
• 计算准确率
  • 计算并打印准确率：最后，计算准确率accuracy = 100 * correct / total，将正确预测的比例转换为百分比形式，并打印结果，如Accuracy: {accuracy:.2f}%。

6. 总结

这次实验通过构建和训练一个卷积神经网络模型，在Fashion-MNIST数据集上进行图像分类，取得了90.34%的正确率。证明了CNN的强大性能。下面是在此次实验中的个人感想（略）