这篇文章给大家分享的是有关怎么使用PyTorch实现MLP并在MNIST数据集上验证的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
简介
这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。
Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步：
1 构建网络结构
2 加载数据集
3 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算）
4 测试神经网络
下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。
项目代码地址：lab1
过程
构建网络结构
神经网络最重要的就是搭建网络，第一步就是定义网络结构。我这里是创建了一个四层的感知器，参数是根据 MNIST 数据集设定的，网络结构如下：
# 建立一个四层感知机网络 class MLP(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module def __init__(self): super(MLP,self).__init__() # # 初始化三层神经网络 两个全连接的隐藏层，一个输出层 self.fc1 = torch.nn.Linear(784,512) # 第一个隐含层 self.fc2 = torch.nn.Linear(512,128) # 第二个隐含层 self.fc3 = torch.nn.Linear(128,10) # 输出层 def forward(self,din): # 前向传播， 输入值：din, 返回值 dout din = din.view(-1,28*28) # 将一个多行的Tensor,拼接成一行 dout = F.relu(self.fc1(din)) # 使用 relu 激活函数 dout = F.relu(self.fc2(dout)) dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数 # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布，最后选取概率大的作为预测值输出 return dout
网络结构其实很简单，设置了三层 Linear。隐含层激活函数使用 Relu; 输出层使用 Softmax。网上还有其他的结构使用了 droupout，我觉得入门的话有点高级，而且放在这里并没有什么用，搞得很麻烦还不能提高准确率。
加载数据集
第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集：
# 定义全局变量 n_epochs = 10 # epoch 的数目 batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片 # 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载 train_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor()) test_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor()) # 创建加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
这里参数很多，所以就有很多需要注意的地方了：
root 参数的文件夹即使不存在也没关系，会自动创建
transform 参数，如果不知道要对数据集进行什么变化，这里可自动忽略
batch_size 参数的大小决定了一次训练多少数据，相当于定义了每个 epoch 中反向传播的次数
num_workers 参数默认是 0，即不并行处理数据；我这里设置大于 0 的时候，总是报错，建议设成默认值
如果不理解 epoch 和 batch_size，可以上网查一下资料。（我刚开始学深度学习的时候也是不懂的）
训练神经网络
第三步就是训练网络了，代码如下：
# 训练神经网络
def train():
# 定义损失函数和优化器
lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
# 开始训练
for epoch in range(n_epochs):
train_loss = 0.0
for data,target in train_loader:
optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值
output = model(data) # 得到预测值
loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新值
optimizer.step() # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
train_loss += loss.item()*data.size(0)
train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))训练之前要定义损失函数和优化器，这里其实有很多学问，但本文就不讲了，理论太多了。
训练过程就是两层 for 循环：外层是遍历训练集的次数；内层是每次的批次（batch）。最后，输出每个 epoch 的 loss。（每次训练的目的是使 loss 函数减小，以达到训练集上更高的准确率）
测试神经网络
最后，就是在测试集上进行测试，代码如下：
# 在数据集上测试神经网络
def test():
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 训练集中不需要反向传播
for data in test_loader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
return 100.0 * correct / total这个测试的代码是同学给我的，我觉得这个测试的代码特别好，很简洁，一直用的这个。
代码首先设置 torch.no_grad()，定义后面的代码不需要计算梯度，能够节省一些内存空间。然后，对测试集中的每个 batch 进行测试，统计总数和准确数，最后计算准确率并输出。
通常是选择边训练边测试的，这里先就按步骤一步一步来做。
有的测试代码前面要加上 model.eval()，表示这是训练状态。但这里不需要，如果没有 Batch Normalization 和 Dropout 方法，加和不加的效果是一样的。
完整代码
'''
系统环境: Windows10
Python版本: 3.7
PyTorch版本: 1.1.0
cuda: no
'''
import torch
import torch.nn.functional as F # 激励函数的库
from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
# 定义全局变量
n_epochs = 10 # epoch 的数目
batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片
# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载
train_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
test_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
# 创建加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
# 建立一个四层感知机网络
class MLP(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module
def __init__(self):
super(MLP,self).__init__() #
# 初始化三层神经网络 两个全连接的隐藏层，一个输出层
self.fc1 = torch.nn.Linear(784,512) # 第一个隐含层
self.fc2 = torch.nn.Linear(512,128) # 第二个隐含层
self.fc3 = torch.nn.Linear(128,10) # 输出层
def forward(self,din):
# 前向传播， 输入值：din, 返回值 dout
din = din.view(-1,28*28) # 将一个多行的Tensor,拼接成一行
dout = F.relu(self.fc1(din)) # 使用 relu 激活函数
dout = F.relu(self.fc2(dout))
dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数
# 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布，最后选取概率大的作为预测值输出
return dout
# 训练神经网络
def train():
#定义损失函数和优化器
lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
# 开始训练
for epoch in range(n_epochs):
train_loss = 0.0
for data,target in train_loader:
optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值
output = model(data) # 得到预测值
loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新值
optimizer.step() # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
train_loss += loss.item()*data.size(0)
train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))
# 每遍历一遍数据集，测试一下准确率
test()
# 在数据集上测试神经网络
def test():
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 训练集中不需要反向传播
for data in test_loader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
return 100.0 * correct / total
# 声明感知器网络
model = MLP()
if __name__ == '__main__':
train()10 个 epoch 的训练效果，最后能达到大约 85% 的准确率。可以适当增加 epoch，但代码里没有用 gpu 运行，可能会比较慢。
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
感谢各位的阅读！关于“怎么使用PyTorch实现MLP并在MNIST数据集上验证”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
