Python CNN卷积神经网络实例讲解，CNN实战，CNN代码实例，超实用(cnn卷积神经网络python代码)

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一、CNN简介

1. 神经网络基础

输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入讯息。输入的讯息称为输入向量。 输出层（Output layer），讯息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的讯息称为输出向量。 隐藏层（Hidden layer），简称“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。如果有多个隐藏层，则意味着多个激活函数。

2. 卷积一下哦

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）针对全连接网络的局限做出了修正，加入了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。通常情况下，卷积神经网络由若干个卷积层（Convolutional Layer）、激活层（Activation Layer）、池化层（Pooling Layer）及全连接层（Fully Connected Layer）组成。

下面看怎么卷积的

1.如图，可以看到：

（1）两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。 （2）数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据，即stride=2。 （3）边缘填充，zero-padding=1，主要为了防止遗漏边缘的像素信息。     然后分别以两个滤波器filter为轴滑动数组进行卷积计算，得到两组不同的结果。

2.如果初看上图，可能不一定能立马理解啥意思，但结合上文的内容后，理解这个动图已经不是很困难的事情：

（1）左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道） （2）中间部分是两个不同的滤波器Filter w0、Filter w1 （3）最右边则是两个不同的输出 （4）随着左边数据窗口的平移滑动，滤波器Filter w0 / Filter w1对不同的局部数据进行卷积计算。

局部感知：左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。打个比方，滤波器就像一双眼睛，人类视角有限，一眼望去，只能看到这世界的局部。如果一眼就看到全世界，你会累死，而且一下子接受全世界所有信息，你大脑接收不过来。当然，即便是看局部，针对局部里的信息人类双眼也是有偏重、偏好的。比如看美女，对脸、胸、腿是重点关注，所以这3个输入的权重相对较大。 参数共享：数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。

3卷积计算：

图中最左边的三个输入矩阵就是我们的相当于输入d=3时有三个通道图，每个通道图都有一个属于自己通道的卷积核，我们可以看到输出（output）的只有两个特征图意味着我们设置的输出的d=2，有几个输出通道就有几层卷积核（比如图中就有FilterW0和FilterW1），这意味着我们的卷积核数量就是输入d的个数乘以输出d的个数（图中就是2*3=6个），其中每一层通道图的计算与上文中提到的一层计算相同，再把每一个通道输出的输出再加起来就是绿色的输出数字啦！ 举例：

绿色输出的第一个特征图的第一个值：

1通道x[ : :0] 1*1+1*0 = 1 （0像素点省略）

2通道x[ : :1] 1*0+1*(-1)+2*0 = -1

3通道x[ : :2] 2*0 = 0 

b = 1

输出：1+（-1）+ 0 + 1（这个是b）= 1 

绿色输出的第二个特征图的第一个值：

1通道x[ : :0] 1*0+1*0 = 0 （0像素点省略）

2通道x[ : :1] 1*0+1*(-1)+2*0 = -1

3通道x[ : :2] 2*0 = 0 

b = 0

输出：0+（-1）+ 0 + 1（这个是b）= 0

二、CNN实例代码：

import torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torch.utils.data as Dataimport torchvisionimport matplotlib.pyplot as plt

模型训练超参数设置，构建训练数据：如果你没有源数据，那么DOWNLOAD_MNIST=True

#Hyper prametersEPOCH = 2BATCH_SIZE = 50LR = 0.001DOWNLOAD_MNIST = Truetrain_data = torchvision.datasets.MNIST( root ='./mnist', train = True, download = DOWNLOAD_MNIST)

数据下载后是不可以直接看的，查看第一张图片数据：

print(train_data.data.size())print(train_data.targets.size())print(train_data.data[0])

结果：60000张图片数据，维度都是28*28，单通道

画一个图片显示出来

# 画一个图片显示出来plt.imshow(train_data.data[0].numpy(),cmap='gray')plt.title('%i'%train_data.targets[0])plt.show()

结果：

训练和测试数据准备，数据导入：

#训练和测试数据准备train_loader=Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)test_data=torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist', train=False,)#这里只取前3千个数据吧，差不多已经够用了，然后将其归一化。with torch.no_grad(): test_x=Variable(torch.unsqueeze(test_data.data, dim=1)).type(torch.FloatTensor)[:3000]/255 test_y=test_data.targets[:3000]

注意：这里的归一化在此模型中区别不大

构建CNN模型:

'''开始建立CNN网络'''class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN,self).__init__() ''' 一般来说，卷积网络包括以下内容： 1.卷积层 2.神经网络 3.池化层 ''' self.conv1=nn.Sequential( nn.Conv2d( #--> (1,28,28) in_channels=1, #传入的图片是几层的，灰色为1层，RGB为三层 out_channels=16, #输出的图片是几层 kernel_size=5, #代表扫描的区域点为5*5 stride=1, #就是每隔多少步跳一下 padding=2, #边框补全，其计算公式=（kernel_size-1）/2=(5-1)/2=2 ), # 2d代表二维卷积 --> (16,28,28) nn.ReLU(), #非线性激活层 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), #设定这里的扫描区域为2*2，且取出该2*2中的最大值 --> (16,14,14) ) self.conv2=nn.Sequential( nn.Conv2d( # --> (16,14,14) in_channels=16, #这里的输入是上层的输出为16层 out_channels=32, #在这里我们需要将其输出为32层 kernel_size=5, #代表扫描的区域点为5*5 stride=1, #就是每隔多少步跳一下 padding=2, #边框补全，其计算公式=（kernel_size-1）/2=(5-1)/2= ), # --> (32,14,14) nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), #设定这里的扫描区域为2*2，且取出该2*2中的最大值 --> (32,7,7)，这里是三维数据 ) self.out=nn.Linear(32*7*7,10) #注意一下这里的数据是二维的数据 def forward(self,x): x=self.conv1(x) x=self.conv2(x) #（batch,32,7,7） #然后接下来进行一下扩展展平的操作，将三维数据转为二维的数据 x=x.view(x.size(0),-1) #(batch ,32 * 7 * 7) output=self.out(x) return output

把模型实例化打印一下：

cnn=CNN()print(cnn)

结果：

 开始训练：

# 添加优化方法optimizer=torch.optim.Adam(cnn.parameters(),lr=LR)# 指定损失函数使用交叉信息熵loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()'''开始训练我们的模型哦'''step=0for epoch in range(EPOCH): #加载训练数据 for step,data in enumerate(train_loader): x,y=data #分别得到训练数据的x和y的取值 b_x=Variable(x) b_y=Variable(y) output=cnn(b_x) #调用模型预测 loss=loss_fn(output,b_y)#计算损失值 optimizer.zero_grad() #每一次循环之前，将梯度清零 loss.backward() #反向传播 optimizer.step() #梯度下降 #每执行50次，输出一下当前epoch、loss、accuracy if (step%50==0): #计算一下模型预测正确率 test_output=cnn(test_x) y_pred=torch.max(test_output,1)[1].data.squeeze() accuracy=sum(y_pred==test_y).item()/test_y.size(0) print('now epoch : ', epoch, ' | loss : %.4f ' % loss.item(), ' | accuracy : ' , accuracy)'''打印十个测试集的结果'''test_output=cnn(test_x[:10])y_pred=torch.max(test_output,1)[1].data.squeeze() #选取最大可能的数值所在的位置print(y_pred.tolist(),'predecton Result')print(test_y[:10].tolist(),'Real Result')

结果：

 卷积层维度变化：

（1）输入1*28*28，即1通道，28*28维；

（2）卷积层-01：16*28*28，即16个卷积核，卷积核维度5*5，步长1，边缘填充2，维度计算公式B = (A + 2*P - K) / S + 1，即（28+2*2-5）/1 +1 = 28

（3）池化层：池化层为2*2，所以输出为16*14*14

（4）卷积层-02：32*14*14，即32卷积核，其它同卷积层-01

（5）池化层：池化层为2*2，所以输出为32*7*7；

（6）fc层：由于输出为1*10，即10个类别的概率，那么首先对最后的池化层进行压缩为二维（1，32*7*7），然后全连接层维度（32*7*7，10），最后（1，32*7*7）*（32*7*7，10）