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18.多分类问题代码实现

news 2025/7/27 14:26:24

在机器学习中，多分类问题是一类常见的问题，它涉及到将输入数据划分为多个类别中的一个。例如，在图像识别中，我们可能需要将图像分为不同的类别，如手写数字识别（MNIST数据集）就是将手写数字图像分类为0-9的十个数字。本文将介绍如何使用PyTorch框架来构建一个简单的神经网络模型来解决多分类问题，并以MNIST数据集为例进行说明。

数据集

MNIST是一个包含手写数字图像的大型数据集，由NIST（美国国家标准与技术研究院）发起整理，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是一张28x28像素的灰度图像，表示一个0-9之间的手写数字。

构建神经网络模型

首先，我们需要导入必要的库，并定义神经网络模型。这里我们将使用一个简单的全连接神经网络，包含两个隐藏层和一个输出层。

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 100) self.fc3 = nn.Linear(100, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 28 * 28) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return torch.log_softmax(x, dim=1) # 实例化模型 model = Net()

数据加载和预处理

接下来，我们需要加载MNIST数据集，并进行必要的预处理。这里我们使用torchvision.datasets.MNIST来加载数据集，并使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据。

# 数据预处理：转换为Tensor并归一化  
transform = transforms.Compose([  transforms.ToTensor(),  transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  
])  # 加载训练集和测试集  
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)  
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)  testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)  
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False)

定义损失函数和优化器

对于多分类问题，我们通常使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。在PyTorch中，nn.CrossEntropyLoss结合了LogSoftmax和NLLLoss，所以我们不需要在模型输出时显式使用LogSoftmax。

对于优化器，我们选择随机梯度下降（SGD）。

# 定义损失函数和优化器  
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

训练模型

现在我们可以开始训练模型了。在每个训练周期（epoch）中，我们将遍历整个训练集，计算损失，反向传播梯度，并更新模型参数。

# 训练模型  
num_epochs = 10  
for epoch in range(num_epochs):  for i, (images, labels) in enumerate(trainloader, 0):  # 清零梯度缓存  optimizer.zero_grad()  # 前向传播  outputs = model(images)  loss = criterion(outputs, labels)  # 反向传播和优化  loss.backward()  optimizer.step()  if (i+1) % 1000 == 0:  print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(trainloader)}], Loss: {loss.item()}')  print('Finished Training')

评估模型

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。这里我们计算了模型在测试集上的准确率。

# 评估模型  
correct = 0  
total = 0  
with torch.no_grad():  # 不需要计算梯度，节省内存和计算资源  for images, labels in testloader:  outputs = model(images)  _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果中概率最大的类别索引  total += labels.size(0)  # 总样本数  correct += (predicted == labels).sum().item()  # 正确预测的样本数  print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total} %')