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模型和数据集介绍

模型：LeNet

Lenet是一个 7 层的神经网络（不包含输入层），包含 3 个卷积层，2 个池化层，2 个全连接层。
使用pytorch搭建如下：

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)    # C1
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)     # S2
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5)   # C3
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)     # S4
        self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120)   # C5（用全连接代替）
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)       # F6
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)        # F7

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))    # input(3, 32, 32) output(16, 28, 28)
        x = self.pool1(x)            # output(16, 14, 14)
        x = F.relu(self.conv2(x))    # output(32, 10, 10)
        x = self.pool2(x)            # output(32, 5, 5)
        x = x.view(-1, 32*5*5)       # output(32*5*5) 展平
        x = F.relu(self.fc1(x))      # output(120)
        x = F.relu(self.fc2(x))      # output(84)
        x = self.fc3(x)              # output(10)
        return x
        
model = LeNet()
print(model)

数据集：CIFAR10

下载地址：https://tensorflow.google.cn/datasets/catalog/cifar10
CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，其中50000张用于训练，5个训练批，每一批10000张图；10000张用于测试。
图片大小为3X32X32，分为10个类别，每个类6000张。

训练过程

对于模型的训练可以分为一下几个步骤：

1. 数据集加载
2. 模型加载
3. 迭代训练
4. 验证

下面就结合代码进行详细分析：

1. 加载数据与归一化

# 数据归一化处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载训练数据集
# 第一次使用时要将download设置为True才会自动去下载数据集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                         download=False, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
                                           shuffle=True, num_workers=0)

# 加载测试验证数据集
val_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=False, transform=transform)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=5000,
                                         shuffle=False, num_workers=0)
val_data_iter = iter(val_loader)
# val_image, val_label分别表示原始图像和图像对应的标签（类别）
# 训练集在训练时也要进行拆分
val_image, val_label = val_data_iter.next()

2.加载模型

# 引入模型
net = LeNet()
# 定义损失函数
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义优化器，传入模型参数和学习率lr
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

3.迭代训练

for epoch in range(100):  # 迭代100次

    running_loss = 0.0		# 设置初始损失为0
    for step, data in enumerate(train_loader, start=0):
        # inputs, labels分别表示原始图像和图像对应的标签（类别）
        inputs, labels = data
        
        # 每个batch都把梯度信息设置为0
        # （也可以多个batch 只调用一次optimizer.zero_grad函数。这样相当于增大了batch_size）
        optimizer.zero_grad()
        
        # 传入原始图片至模型中，得到预测结果
        outputs = net(inputs)
        # 用预测结果和原始标签计算损失
        loss = loss_function(outputs, labels)
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()

4.验证

for epoch in range(100):  # 迭代100次

    running_loss = 0.0		# 设置初始损失为0
    for step, data in enumerate(train_loader, start=0):
        # inputs, labels分别表示原始图像和图像对应的标签（类别）
        inputs, labels = data
        # 每个batch都把梯度信息设置为0
        # （也可以多个batch 只调用一次optimizer.zero_grad函数。这样相当于增大了batch_size）
        optimizer.zero_grad()
        # 传入原始图片至模型中，得到预测结果
        outputs = net(inputs)
        # 用预测结果和原始标签计算损失
        loss = loss_function(outputs, labels)
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()

		# 计算训练总损失
        running_loss += loss.item()
        
    #上面为训练过程，从此开始验证
	##########################################
    with torch.no_grad():		# 验证是停止计算梯度
	    # 传入验证集原始图片至模型中，得到预测结果
        outputs = net(val_image)  
        predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]
        # 计算预测值和标签值相同的个数，并除以总数，得到精确度
        accuracy = torch.eq(predict_y, val_label).sum().item() / val_label.size(0)
		# 打印训练损失和准确度
        print('[%d, %5d] train_loss: %.3f  test_accuracy: %.3f' %
              (epoch + 1, step + 1, running_loss / 500, accuracy))
        # 重置损失为0，开启下一次迭代训练
        running_loss = 0.0
        
	print('Finished Training')
	# 训练结束，保存模型
    save_path = './Lenet.pth'
    torch.save(net.state_dict(), save_path)