今天我們將使用 Pytorch 來實現 LeNet-5 模型，并用它來解決 MNIST數據集的識別。

正文開始！

一、使用 LeNet-5 網絡結構創建 MNIST 手寫數字識別分類器

MNIST是一個非常有名的手寫體數字識別數據集，訓練樣本：共60000個，其中55000個用于訓練，另外5000個用于驗證；測試樣本：共10000個。MNIST數據集每張圖片是單通道的，大小為28x28。

1.1 下載并加載數據，并做出一定的預先處理

由于 MNIST 數據集圖片尺寸是 28x28 單通道的，而 LeNet-5 網絡輸入 Input 圖片尺寸是 32x32，因此使用 transforms.Resize 將輸入圖片尺寸調整為 32x32。

首先導入 PyToch 的相關算法庫：

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([#隨機旋轉圖片transforms.RandomHorizontalFlip(),#將圖片尺寸resize到32x32transforms.Resize((32,32)),#將圖片轉化為Tensor格式transforms.ToTensor(),#正則化(當模型出現過擬合的情況時，用來降低模型的復雜度)transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,)) ]) pipline_test = transforms.Compose([#將圖片尺寸resize到32x32transforms.Resize((32,32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,)) ]) #下載數據集 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) #加載數據集 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False)

這里要解釋一下 Pytorch MNIST 數據集標準化為什么是 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))？?

標準化（Normalization）是神經網絡對數據的一種經常性操作。標準化處理指的是：樣本減去它的均值，再除以它的標準差，最終樣本將呈現均值為 0 方差為 1 的數據分布。

神經網絡模型偏愛標準化數據，原因是均值為0方差為1的數據在 sigmoid、tanh 經過激活函數后求導得到的導數很大，反之原始數據不僅分布不均（噪聲大）而且數值通常都很大（本例中數值范圍是 0~255），激活函數后求導得到的導數則接近與 0，這也被稱為梯度消失。所以說，數據的標準化有利于加快神經網絡的訓練。?

除此之外，還需要保持 train_set、val_set 和 test_set 標準化系數的一致性。標準化系數就是計算要用到的均值和標準差，在本例中是((0.1307,), (0.3081,))，均值是 0.1307，標準差是 0.3081，這些系數都是數據集提供方計算好的數據。不同數據集就有不同的標準化系數，例如([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])就是 ImageNet dataset 的標準化系數（RGB三個通道對應三組系數），當需要將 Imagenet 預訓練的參數遷移到另一神經網絡時，被遷移的神經網絡就需要使用 Imagenet的系數，否則預訓練不僅無法起到應有的作用甚至還會幫倒忙。

1.2 搭建 LeNet-5 神經網絡結構，并定義前向傳播的過程

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 output

1.3 將定義好的網絡結構搭載到 GPU/CPU，并定義優化器

#創建模型，部署gpu device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LeNet().to(device) #定義優化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

1.4 定義訓練過程

def train_runner(model, device, trainloader, optimizer, epoch):#訓練模型, 啟用 BatchNormalization 和 Dropout, 將BatchNormalization和Dropout置為Truemodel.train()total = 0correct =0.0#enumerate迭代已加載的數據集,同時獲取數據和數據下標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()#保存訓練結果outputs = model(inputs)#計算損失和#多分類情況通常使用cross_entropy(交叉熵損失函數), 而對于二分類問題, 通常使用sigmodloss = F.cross_entropy(outputs, labels)#獲取最大概率的預測結果#dim=1表示返回每一行的最大值對應的列下標predict = outputs.argmax(dim=1)total += labels.size(0)correct += (predict == labels).sum().item()#反向傳播loss.backward()#更新參數optimizer.step()if i % 1000 == 0:#loss.item()表示當前loss的數值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/total

1.5 定義測試過程

def test_runner(model, device, testloader):#模型驗證, 必須要寫, 否則只要有輸入數據, 即使不訓練, 它也會改變權值#因為調用eval()將不啟用 BatchNormalization 和 Dropout, BatchNormalization和Dropout置為Falsemodel.eval()#統計模型正確率, 設置初始值correct = 0.0test_loss = 0.0total = 0#torch.no_grad將不會計算梯度, 也不會進行反向傳播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)#計算正確數量total += label.size(0)correct += (predict == label).sum().item()#計算損失值print("test_avarage_loss: {:.6f}, accuracy: {:.6f}%".format(test_loss/total, 100*(correct/total)))

1.6 運行

LeNet-5 網絡模型定義好，訓練函數、驗證函數也定義好了，就可以直接使用 MNIST 數據集進行訓練了。

# 調用 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()

經歷 5 次 epoch 的 loss 和 accuracy 曲線如下：

最終在 10000 張測試樣本上，average_loss降到了?0.00228，accuracy 達到了 97.72%。可以說 LeNet-5 的效果非常好！

1.7 保存模型

print(model) torch.save(model, './models/model-mnist.pth') #保存模型

LeNet-5 的模型會 print 出來，并將模型模型命令為 model-mnist.pth 保存在固定目錄下。

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 手寫圖片的測試

下面，我們將利用剛剛訓練的 LeNet-5 模型進行手寫數字圖片的測試。

import cv2if __name__ == '__main__':device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = torch.load('./models/model-mnist.pth') #加載模型model = model.to(device)model.eval() #把模型轉為test模式#讀取要預測的圖片img = cv2.imread("./images/test_mnist.jpg")img=cv2.resize(img,dsize=(32,32),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)plt.imshow(img,cmap="gray") # 顯示圖片plt.axis('off') # 不顯示坐標軸plt.show()# 導入圖片，圖片擴展后為[1，1，32，32]trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#圖片轉為灰度圖，因為mnist數據集都是灰度圖img = trans(img)img = img.to(device)img?=?img.unsqueeze(0)??#圖片擴展多一維,因為輸入到保存的模型中是4維的[batch_size,通道,長，寬]，而普通圖片只有三維，[通道,長，寬]# 預測 output = model(img)prob = F.softmax(output,dim=1) #prob是10個分類的概率print("概率：",prob)value, predicted = torch.max(output.data, 1)predict = output.argmax(dim=1)print("預測類別：",predict.item())

輸出：

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>)

預測類別：5

模型預測結果正確！

以上就是 PyTorch 構建 LeNet-5 卷積神經網絡并用它來識別 MNIST 數據集的例子。全文的代碼都是可以順利運行的，建議大家自己跑一邊。

所有完整的代碼我都放在 GitHub 上，GitHub地址為：

https://github.com/RedstoneWill/ObjectDetectionLearner/tree/main/LeNet-5

也可以點擊閱讀原文進入~

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（MNIST 手写数据集篇）！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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