深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10 是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每张图像的大小是 32x32 像素。数据集被分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。每个类别包含 6,000 张图像，具体类别包括：

• 飞机 (airplane)
• 汽车 (automobile)
• 鸟 (bird)
• 猫 (cat)
• 鹿 (deer)
• 狗 (dog)
• 青蛙 (frog)
• 马 (horse)
• 船 (ship)
• 卡车 (truck)

CIFAR-10 是一个多类分类问题，目标是根据图像内容（例如，物体的形状、颜色等特征）预测图像所属的类别。图像分类模型（如卷积神经网络 CNN）常用于这个任务，通过学习图像的空间特征来做出预测。

来看看实现过程：

import torch
import torchvision.datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nntrain_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../input/cifar10-python",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../input/cifar10-python",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
print(f"train length: {len(train_data)}")
print(f"test length: {len(test_data)}")

Files already downloaded and verified
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train length: 50000
test length: 10000

找到了CIFAR10数据集并且导入进来,用了三个卷积层的网络模型来训练，进行了10轮训练。

train_dataloader = DataLoader(train_data,batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64)class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN,self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),nn.MaxPool2d(2),nn.Flatten(),nn.Linear(64*4*4,64),nn.Linear(64,10))def forward(self,x):x = self.model(x)return x
mynet = CNN()
mynet = mynet.cuda()loss_func = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
learning_rate = 0.0001
optimizer = torch.optim.Adam(mynet.parameters(),lr=learning_rate)
total_train = 0
total_test = 0
epoch = 10for i in range(epoch):print(f"----No.{i+1} training...-----")mynet.train()for data in train_dataloader:imgs, targets = dataimgs = imgs.cuda()targets = targets.cuda()outputs = mynet(imgs)loss = loss_func(outputs,targets)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()total_train = total_train + 1if total_train % 100 == 0:print(f"训练次数：{total_train}，loss：{loss.item()}")#测试mynet.eval()total_test_loss = 0total_accuracy = 0with torch.no_grad():for data in test_dataloader:imgs, targets = dataimgs = imgs.cuda()targets = targets.cuda()outputs = mynet(imgs)loss = loss_func(outputs, targets)total_test_loss = total_test_loss + loss.item()accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()total_accuracy = total_accuracy + accuracyprint(f"测试集的loss：{total_test_loss}，准确率：{total_accuracy/len(test_data)}")torch.save(mynet, f'myCNN_{i+1}p.pth')print("模型保存成功")

----No.1 training...-----
训练次数：100，loss：2.0156445503234863
训练次数：200，loss：1.999146580696106
训练次数：300，loss：1.860052466392517
训练次数：400，loss：1.7510318756103516
训练次数：500，loss：1.7712416648864746
训练次数：600，loss：1.6994789838790894
训练次数：700，loss：1.7278780937194824
测试集的loss：257.74497163295746，准确率：0.41990000009536743
模型保存成功
----No.2 training...-----
训练次数：800，loss：1.515326976776123
训练次数：900，loss：1.485555648803711
训练次数：1000，loss：1.6138449907302856
训练次数：1100，loss：1.7650551795959473
训练次数：1200，loss：1.4380264282226562
训练次数：1300，loss：1.3843588829040527
训练次数：1400，loss：1.5849156379699707
训练次数：1500，loss：1.5038520097732544
测试集的loss：236.6359145641327，准确率：0.47110000252723694
模型保存成功
----No.3 training...-----
训练次数：1600，loss：1.4474828243255615
训练次数：1700，loss：1.4474865198135376
训练次数：1800，loss：1.7310973405838013
训练次数：1900，loss：1.5719612836837769
训练次数：2000，loss：1.6212022304534912
训练次数：2100，loss：1.2924069166183472
训练次数：2200，loss：1.256321907043457
训练次数：2300，loss：1.560215711593628
测试集的loss：221.27214550971985，准确率：0.5011000037193298
模型保存成功
----No.4 training...-----
训练次数：2400，loss：1.4557472467422485
训练次数：2500，loss：1.2620049715042114
训练次数：2600，loss：1.4703019857406616
训练次数：2700，loss：1.4131494760513306
训练次数：2800，loss：1.303225040435791
训练次数：2900，loss：1.4961038827896118
训练次数：3000，loss：1.2810102701187134
训练次数：3100，loss：1.337519645690918
测试集的loss：210.63251876831055，准确率：0.5252999663352966
模型保存成功
----No.5 training...-----
训练次数：3200，loss：1.1311390399932861
训练次数：3300，loss：1.2354803085327148
训练次数：3400，loss：1.2415772676467896
训练次数：3500，loss：1.4213279485702515
训练次数：3600，loss：1.4151396751403809
训练次数：3700，loss：1.2579320669174194
训练次数：3800，loss：1.201486349105835
训练次数：3900，loss：1.287066102027893
测试集的loss：202.65885722637177，准确率：0.5475999712944031
模型保存成功
----No.6 training...-----
训练次数：4000，loss：1.2759090662002563
训练次数：4100，loss：1.3534283638000488
训练次数：4200，loss：1.4388338327407837
训练次数：4300，loss：1.1126259565353394
训练次数：4400，loss：1.072700023651123
训练次数：4500，loss：1.2942607402801514
训练次数：4600，loss：1.3078550100326538
测试集的loss：195.93554836511612，准确率：0.5615000128746033
模型保存成功
----No.7 training...-----
训练次数：4700，loss：1.3510404825210571
训练次数：4800，loss：1.3887534141540527
训练次数：4900，loss：1.2628172636032104
训练次数：5000，loss：1.3063734769821167
训练次数：5100，loss：0.9366315007209778
训练次数：5200，loss：1.208983063697815
训练次数：5300，loss：1.0933520793914795
训练次数：5400，loss：1.2654058933258057
测试集的loss：190.015959918499，准确率：0.5735999941825867
模型保存成功
----No.8 training...-----
训练次数：5500，loss：1.1543941497802734
训练次数：5600，loss：1.0732381343841553
训练次数：5700，loss：1.179479718208313
训练次数：5800，loss：1.0669857263565063
训练次数：5900，loss：1.3145105838775635
训练次数：6000，loss：1.4563915729522705
训练次数：6100，loss：1.0026252269744873
训练次数：6200，loss：0.9769096374511719
测试集的loss：184.76930475234985，准确率：0.5831999778747559
模型保存成功
----No.9 training...-----
训练次数：6300，loss：1.2531676292419434
训练次数：6400，loss：1.0582406520843506
训练次数：6500，loss：1.467718482017517
训练次数：6600，loss：0.9885475635528564
训练次数：6700，loss：0.9887412190437317
训练次数：6800，loss：1.1251451969146729
训练次数：6900，loss：1.0831143856048584
训练次数：7000，loss：0.8735517263412476
测试集的loss：180.18007707595825，准确率：0.5949000120162964
模型保存成功
----No.10 training...-----
训练次数：7100，loss：1.1680148839950562
训练次数：7200，loss：0.9758849740028381
训练次数：7300，loss：1.1076891422271729
训练次数：7400，loss：0.8192071914672852
训练次数：7500，loss：1.2766807079315186
训练次数：7600，loss：1.2046217918395996
训练次数：7700，loss：0.8206453323364258
训练次数：7800，loss：1.1484739780426025
测试集的loss：176.2480058670044，准确率：0.6036999821662903
模型保存成功

拿网上下载的几张图片测试一下，注意路径

import torch
import torchvision
from PIL import Image
from torch import nn# 10分类，分别为airplane'= 0 'automobile'= 1 'bird'= 2'cat'= 3 'deer'=  4 'dog'=  5 'frog'= 6 'horse'= 7 'ship'= 8 'truck'= 9
image_path = "/kaggle/input/testdata/bird.jpg"
image = Image.open(image_path)
transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((32,32)),torchvision.transforms.ToTensor()])
image = transform(image)
image = torch.reshape(image,(1,3,32,32))class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN,self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),nn.MaxPool2d(2),nn.Flatten(),nn.Linear(64*4*4,64),nn.Linear(64,10))def forward(self,x):x = self.model(x)return xmodel = torch.load("/kaggle/working/myCNN_10p.pth",map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
with torch.no_grad():output = model(image)
print(output.argmax(1))

tensor([2])