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news 2025/7/19 4:42:14

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深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类

引言

在计算机视觉领域中，CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集，广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络（CNN），并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文，您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。
在这里插入图片描述

数据预处理

首先，我们需要加载并预处理CIFAR-10数据集。CIFAR-10包含60000张32x32的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000张图像。我们使用torchvision库来轻松加载这些数据，并应用一些基本的变换，如归一化。

import torchvision
import torchvision.transforms as transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化到[-1, 1]
])trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False)

模型定义

接下来，我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层。

import torch.nn as nnclass ConvNet(nn.Module):def __init__(self):super(ConvNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1)self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 64)  # 考虑到池化层后的尺寸self.fc2 = nn.Linear(64, 10)def forward(self, x):x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))x = torch.relu(self.conv3(x))x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)  # flattenx = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xnet = ConvNet()

训练过程

我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型，并将模型训练10个epoch。训练过程中，我们记录每个epoch的平均损失。

import torch.optim as optimcriterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)num_epochs = 10
loss_history = []  # 记录每个epoch的平均损失
for epoch in range(num_epochs):running_loss = 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels = datainputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()if i % 100 == 99:print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 100}')running_loss = 0.0epoch_loss = running_loss / len(trainloader)loss_history.append(epoch_loss)print('Finished Training')

模型评估

训练完成后，我们在测试集上评估模型的性能，并计算准确率。

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataimages, labels = images.to(device), labels.to(device)outputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()final_accuracy = 100 * correct / totalprint(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {final_accuracy} %')

结果可视化

最后，我们将训练过程中的损失和最终的准确率进行可视化，以便更直观地了解模型的训练效果。

import matplotlib.pyplot as plt# 可视化损失
plt.plot(range(1, num_epochs + 1), loss_history)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss History')
plt.show()# 可视化准确率
plt.bar(1, final_accuracy, width=0.4, label='Final Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy (%)')
plt.title('Final Accuracy on Test Set')
plt.legend()
plt.show()