Python打卡：Day40
# 先继续之前的代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader , Dataset # DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的工具
from torchvision import datasets, transforms # torchvision 是一个用于计算机视觉的库，datasets 和 transforms 是其中的模块
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
# 忽略警告信息
warnings.filterwarnings("ignore")
# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")
# 1. 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 转换为张量并归一化到[0,1]
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # MNIST数据集的均值和标准差
])
# 2. 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(
root='./data',
train=True,
download=True,
transform=transform
)
test_dataset = datasets.MNIST(
root='./data',
train=False,
transform=transform
)
# 3. 创建数据加载器
batch_size = 64 # 每批处理64个样本
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 4. 定义模型、损失函数和优化器
class MLP(nn.Module):
def __init__(self):
super(MLP, self).__init__()
self.flatten = nn.Flatten() # 将28x28的图像展平为784维向量
self.layer1 = nn.Linear(784, 128) # 第一层：784个输入，128个神经元
self.relu = nn.ReLU() # 激活函数
self.layer2 = nn.Linear(128, 10) # 第二层：128个输入，10个输出（对应10个数字类别）
def forward(self, x):
x = self.flatten(x) # 展平图像
x = self.layer1(x) # 第一层线性变换
x = self.relu(x) # 应用ReLU激活函数
x = self.layer2(x) # 第二层线性变换，输出logits
return x
# 初始化模型
model = MLP()
model = model.to(device) # 将模型移至GPU（如果可用）
# from torchsummary import summary # 导入torchsummary库
# print("\n模型结构信息：")
# summary(model, input_size=(1, 28, 28)) # 输入尺寸为MNIST图像尺寸
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数，适用于多分类问题
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Adam优化器
@浙大疏锦行