pytorch入门 - LetNet5 神经网络

趣侮 · 前天 14:39

1.LetNet5简介

LeNet5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别。它是早期卷积神经网络的成功应用之一，为现代深度学习模型奠定了基础。LeNet5的名字来源于其发明者LeCun和网络层数(5层)。
LeNet5的主要特点包括：

使用卷积层提取空间特征
使用子采样层(池化层)降低特征维度
使用全连接层进行分类
采用梯度下降法进行训练

虽然LeNet5最初是为识别手写数字设计的，但我们可以将其应用于更广泛的图像分类任务，如FashionMNIST数据集。
2. LeNet5网络结构原理

LeNet5的网络结构可以分为7层(包含输入层)，但通常我们说有5层可训练层(2个卷积层和3个全连接层)。让我们详细分析每一层的结构：
2.1 输入层

原始LeNet5的输入是32×32的灰度图像。在我们的实现中，为了适应FashionMNIST数据集，我们将其调整为28×28。
2.2 C1层 - 第一卷积层

卷积核大小: 5×5
卷积核数量: 6
步长: 1
填充: 2 (为了保持输出尺寸与输入相同)
激活函数: Sigmoid

神经元数量计算：
输入尺寸：28×28
输出尺寸：(28 + 2 * 2 - 5)/1 + 1 = 28×28
每个特征图有28×28=784个神经元
共有6个特征图，所以总神经元数=6×784=4704
2.3 S2层 - 第一池化层

池化类型: 平均池化
池化大小: 2×2
步长: 2

神经元数量计算：
输入尺寸：28×28
输出尺寸：(28 - 2)/2 + 1 = 14×14
每个特征图有14×14=196个神经元
共有6个特征图，所以总神经元数=6×196=1176
2.4 C3层 - 第二卷积层

卷积核大小: 5×5
卷积核数量: 16
步长: 1
填充: 0
激活函数: Sigmoid

神经元数量计算：
输入尺寸：14×14
输出尺寸：(14 - 5)/1 + 1 = 10×10
每个特征图有10×10=100个神经元
共有16个特征图，所以总神经元数=16×100=1600
2.5 S4层 - 第二池化层

池化类型: 平均池化
池化大小: 2×2
步长: 2

神经元数量计算：
输入尺寸：10×10
输出尺寸：(10 - 2)/2 + 1 = 5×5
每个特征图有5×5=25个神经元
共有16个特征图，所以总神经元数=16×25=400
2.6 C5层 - 第一全连接层

输入: 16×5×5=400
输出: 120
激活函数: Sigmoid

神经元数量: 120
2.7 F6层 - 第二全连接层

输入: 120
输出: 84
激活函数: Sigmoid

神经元数量: 84
2.8 输出层

输入: 84
输出: 10 (对应10个类别)
激活函数: Softmax

神经元数量: 10
3. PyTorch实现详解

现在让我们详细分析LeNet5的PyTorch实现代码，包含每一行的解释。
3.1 模型定义 (main.py)

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(LeNet5, self).__init__()
# 第一卷积层: 输入通道1(灰度图), 输出通道6, 5x5卷积核, padding=2保持尺寸
self.conv1 = nn.Conv2d(
in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2
)
self.sig = nn.Sigmoid() # Sigmoid激活函数
self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 平均池化层
# 第二卷积层: 输入通道6, 输出通道16, 5x5卷积核, 无padding
self.conv2 = nn.Conv2d(
in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=0
)
self.pool2 = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 第二个平均池化层
self.flatten = nn.Flatten() # 展平层，将多维输入一维化
# 第一个全连接层: 输入16 * 5 * 5=400, 输出120
self.f5 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
# 第二个全连接层: 输入120, 输出84
self.f6 = nn.Linear(120, 84)
# 输出层: 输入84, 输出类别数
self.f7 = nn.Linear(84, num_classes)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1) # Softmax激活函数
def forward(self, x):
# 第一卷积块
x = self.conv1(x) # 卷积
x = self.sig(x) # 激活
x = self.pool(x) # 池化
# 第二卷积块
x = self.conv2(x) # 卷积
x = self.sig(x) # 激活
x = self.pool2(x) # 池化
# 全连接部分
x = self.flatten(x) # 展平
x = self.f5(x) # 全连接
x = self.sig(x) # 激活
x = self.f6(x) # 全连接
x = self.sig(x) # 激活
x = self.f7(x) # 输出层
# 注意: 训练时通常不在这里使用softmax，因为CrossEntropyLoss已经包含了softmax
return x
if __name__ == "__main__":
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = LeNet5(num_classes=10).to(device)
summary(model, (1, 28, 28)) # 打印模型结构摘要

复制代码

3.2 训练脚本 (train.py)

import os
import sys
sys.path.append(os.getcwd()) # 添加当前目录到系统路径，以便导入自定义模块
import time
from torchvision.datasets import FashionMNIST # 导入FashionMNIST数据集
from torchvision import transforms # 图像预处理
from torch.utils.data import DataLoader, random_split # 数据加载和划分
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图
import torch
from torch import nn, optim # 神经网络和优化器
import copy # 用于模型参数深拷贝
import pandas as pd # 数据处理
from LetNet5_model.main import LeNet5 # 导入我们的LeNet5模型
def train_val_date_load():
# 加载FashionMNIST训练集
train_dataset = FashionMNIST(
root="./data", # 数据存储路径
train=True, # 加载训练集
download=True, # 自动下载
transform=transforms.Compose([
transforms.Resize(size=28), # 调整大小到28x28
transforms.ToTensor(), # 转为Tensor并归一化到[0,1]
]),
)
# 按8:2划分训练集和验证集
train_date, val_data = random_split(
train_dataset,
[
int(len(train_dataset) * 0.8), # 80%训练
len(train_dataset) - int(len(train_dataset) * 0.8), # 20%验证
],
)
# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(
dataset=train_date, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=1
)
val_loader = DataLoader(
dataset=val_data, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=1
)
return train_loader, val_loader
def train_model_process(model, train_loader, val_loader, epochs=10):
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Adam优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失
model.to(device) # 模型移到设备
# 初始化变量记录最佳模型和训练过程
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0
train_loss_all = []
val_loss_all = []
train_acc_all = []
val_acc_all = []
since = time.time() # 计时开始
for epoch in range(epochs):
print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}")
# 初始化统计变量
train_loss = 0.0
train_correct = 0
val_loss = 0.0
val_correct = 0
train_num = 0
val_num = 0
# 训练阶段
for step, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
model.train() # 训练模式
outputs = model(images)
pre_lab = torch.argmax(outputs, dim=1) # 预测标签
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 参数更新
# 统计信息
train_loss += loss.item() * images.size(0)
train_correct += torch.sum(pre_lab == labels.data)
train_num += labels.size(0)
# 验证阶段
for step, (images, labels) in enumerate(val_loader):
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
model.eval() # 评估模式
with torch.no_grad(): # 不计算梯度
outputs = model(images)
pre_lab = torch.argmax(outputs, dim=1)
loss = criterion(outputs, labels)
val_loss += loss.item() * images.size(0)
val_correct += torch.sum(pre_lab == labels.data)
val_num += labels.size(0)
# 记录本轮结果
train_loss_all.append(train_loss / train_num)
val_loss_all.append(val_loss / val_num)
train_acc = train_correct.double() / train_num
val_acc = val_correct.double() / val_num
train_acc_all.append(train_acc.item())
val_acc_all.append(val_acc.item())
print(f"Train Loss: {train_loss / train_num:.4f}, Train Acc: {train_acc:.4f}, "
f"Val Loss: {val_loss / val_num:.4f}, Val Acc: {val_acc:.4f}")
# 更新最佳模型
if val_acc_all[-1] > best_acc:
best_acc = val_acc_all[-1]
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
# 训练结束
time_elapsed = time.time() - since
print(f"Training complete in {time_elapsed // 60:.0f}m {time_elapsed % 60:.0f}s\n"
f"Best val Acc: {best_acc:.4f}")
# 保存模型和训练过程
torch.save(model.state_dict(), "./models/le_net5_best_model.pth")
train_process = pd.DataFrame({
"epoch": range(1, epochs + 1),
"train_loss_all": train_loss_all,
"val_loss_all": val_loss_all,
"train_acc_all": train_acc_all,
"val_acc_all": val_acc_all,
})
return train_process
def matplot_acc_loss(train_process):
# 绘制训练曲线
plt.figure(figsize=(12, 5))
# 损失曲线
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(train_process["epoch"], train_process["train_loss_all"], label="Train Loss")
plt.plot(train_process["epoch"], train_process["val_loss_all"], label="Val Loss")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss")
plt.title("Loss vs Epoch")
plt.legend()
# 准确率曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(train_process["epoch"], train_process["train_acc_all"], label="Train Acc")
plt.plot(train_process["epoch"], train_process["val_acc_all"], label="Val Acc")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.title("Accuracy vs Epoch")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.ion()
plt.show()
plt.savefig("./models/le_net5_output.png")
if __name__ == "__main__":
traindatam, valdata = train_val_date_load() # 加载数据
result = train_model_process(LeNet5(), traindatam, valdata, 10) # 训练模型
matplot_acc_loss(result) # 绘制曲线

复制代码

3.3 测试脚本 (test.py)

import os
import sys
sys.path.append(os.getcwd()) # 添加当前目录到系统路径
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import FashionMNIST
from LetNet5_model.main import LeNet5
def test_data_load():
# 加载测试集
test_dataset = FashionMNIST(
root="./data",
train=False, # 测试集
download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.Resize(size=28),
transforms.ToTensor(),
]),
)
# 创建测试数据加载器
test_loader = DataLoader(
dataset=test_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=1
)
return test_loader
def test_model_process(model, test_loader):
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)
model.eval() # 评估模式
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 不计算梯度
for images, labels in test_loader:
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1) # 获取预测类别
total += labels.size(0)
correct += torch.sum(predicted == labels.data) # 统计正确数
accuracy = correct / total * 100
print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}%") # 打印测试准确率
if __name__ == "__main__":
test_loader = test_data_load() # 加载测试数据
model = LeNet5() # 实例化模型
model.load_state_dict(torch.load("./models/le_net5_best_model.pth")) # 加载训练好的权重
test_model_process(model, test_loader) # 测试模型

复制代码

4. 训练与结果分析

4.1 训练过程

训练过程展示了模型在训练集和验证集上的损失和准确率变化。典型的训练过程会显示以下特征：

损失曲线:
- 训练损失应随着epoch增加而持续下降
- 验证损失初期下降，后期可能趋于平稳或略有上升(过拟合)
准确率曲线:
- 训练准确率应持续上升
- 验证准确率初期上升，后期趋于平稳

4.2 超参数选择

在我们的实现中使用了以下关键超参数:

学习率: 0.001 (Adam优化器的默认学习率)
批量大小: 128
训练周期: 10
优化器: Adam

这些参数可以根据具体任务进行调整以获得更好的性能。
4.3 模型性能

在FashionMNIST测试集上，LeNet5通常能达到85%-90%的准确率。虽然不如现代深度学习模型，但对于教学和理解CNN基本原理已经足够。
5. 总结与扩展

LeNet5虽然是一个简单的CNN模型，但它包含了现代深度学习模型的许多核心概念：

局部感受野: 通过卷积核实现
权值共享: 同一卷积核在整个图像上滑动
空间子采样: 通过池化层实现
多层感知机: 最后的全连接层

扩展改进建议:

使用ReLU代替Sigmoid作为激活函数
使用最大池化代替平均池化
添加Batch Normalization层
增加数据增强技术
尝试不同的学习率调度策略

通过这些改进，可以显著提高模型在FashionMNIST上的性能。
LeNet5作为卷积神经网络的鼻祖，其设计思想和实现方式至今仍在影响着深度学习领域。通过实现和理解LeNet5，我们可以更好地掌握现代深度学习模型的基础。

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