第二章 2.3.1 定义数据集训练神经网络

合集 - PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习(14)

1.第一章： PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习2024-12-122.《Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了》学习2024-12-123.第二章 2.3 使用Pytorch构建神经网络2024-12-12

4.第二章 2.3.1 定义数据集训练神经网络2024-12-12

5.第二章 2.4使用序贯方法构建神经网络nn.Sequential() 及打印神经网络模型摘要2024-12-126.第二章 2.5 保存和加载文件中Pytorch模型2024-12-127.第三章 3.1 表示图像 理解灰度图、RGB图和数组的关系2024-12-138.第三章 3.3 使用pytorch的数据集2024-12-139.第三章 3.4 训练神经网络2024-12-1510.第三章 3.6 批大小的影响2024-12-1611.第三章：3.8.1 绘制各层参数分布图 hist2024-12-1612.第三章 3.9 在训练过程中修改学习率2024-12-1613.第三章 3.10 构建更深的神经网络 比较有0、1、2隐含层的神经网络2024-12-1614.第三章 3.12 dropout 和 正则化 克服过拟合2024-12-16

收起

定义数据集训练神经网络# https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch

# https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch

###################  Chapter Two #######################################
#数据集的库
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 
import torch
import torch.nn as nn
########################################################################
x = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
y = [[3],[7],[11],[15]]

X = torch.tensor(x).float()
Y = torch.tensor(y).float()
########################################################################
# 如果有GPU，使用它

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
X = X.to(device)
Y = Y.to(device)
print(device)
########################################################################
# 定义我的数据集
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self,x,y):
        self.x = x.clone().detach().requires_grad_(True)
        self.y = y.clone().detach().requires_grad_(False)
    def __len__(self):
        return len(self.x)
    def __getitem__(self, ix):
        return self.x[ix], self.y[ix]
ds = MyDataset(X, Y)
# 取出一个样本
print(ds.__getitem__(1))
########################################################################
dl = DataLoader(ds, batch_size=2, shuffle=True)
########################################################################
# 定义我的神经元网络类
class MyNeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.input_to_hidden_layer = nn.Linear(2,8)
        self.hidden_layer_activation = nn.ReLU()
        self.hidden_to_output_layer = nn.Linear(8,1)
    def forward(self, x):
        x = self.input_to_hidden_layer(x)
        x = self.hidden_layer_activation(x)
        x = self.hidden_to_output_layer(x)
        return x
########################################################################
#定义我的神经网络对象、损失函数、优化算法

mynet = MyNeuralNet().to(device)
loss_func = nn.MSELoss()
from torch.optim import SGD
opt = SGD(mynet.parameters(), lr = 0.001)

########################################################################
import time
loss_history = []
start = time.time()
# 训练我的神经网络
for _ in range(50):
    for data in dl:
        x, y = data
        print(data)
        opt.zero_grad()
        loss_value = loss_func(mynet(x),y)
        loss_value.backward()
        opt.step()
        loss_history.append(loss_value)
end = time.time()
print(end - start)
########################################################################
val_x = [[7,8]]
# 使用我训练好的神经网络，计算一个输入、输出
val_x = torch.tensor(val_x).float().to(device)

print(mynet(val_x))