pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例

在本实例中，我们将探讨如何使用PyTorch构建一个基于LSTM（长短期记忆网络）的手写数字识别模型，以解决MNIST数据集的问题。MNIST数据集包含大量的手写数字图像，通常用于训练和测试计算机视觉算法，尤其是深度学习模型。 我们需要导入必要的库，包括`sys`，`torch`，`datetime`，`autograd`，`nn`，`DataLoader`，`transforms`以及`MNIST`。`transforms`库用于预处理数据，如将像素值归一化到0到1之间。`DataLoader`则用于高效地加载和分批处理数据。 定义数据加载器时，我们使用了`MNIST`类来加载训练和测试数据。训练数据加载器设置为批量大小为64，随机洗牌，并使用4个工作线程；测试数据加载器设置为批量大小128，不洗牌，同样使用4个工作线程。 接下来，我们定义了一个名为`rnn_classify`的自定义LSTM模型。模型结构包括两层LSTM层和一个全连接层（线性层）。LSTM层的输入特征维度是28（对应于MNIST图像的宽度），隐藏层特征维度为100，输出类别数为10（0到9的十个数字）。全连接层将LSTM最后时刻的隐藏状态映射到10个类别的概率分布。 在模型的前向传播过程中，首先去除输入张量的维度1（因为输入是单通道的），然后调整张量的维度以便适应LSTM的输入格式。LSTM处理序列数据，因此需要将每个图像的28x28像素展平为一个长度为28的序列。接着，LSTM对每个序列进行处理，最后取序列的最后一个时间步的隐藏状态，用于分类。全连接层将这个隐藏状态转换为概率分布。 为了训练模型，我们定义了损失函数`CrossEntropyLoss`，并选择了优化器`Adadelta`。训练过程涉及迭代每个批次的数据，计算损失，反向传播并更新权重。此外，还定义了一个计算准确率的辅助函数`get_acc`，用于评估模型在训练集和验证集上的性能。 在实际训练过程中，我们通常会设置多个训练周期（或称为“epochs”），并在每个周期结束时检查模型在验证集上的表现。如果验证集的性能不再提升，可以考虑停止训练，防止过拟合。 这个实例展示了如何使用PyTorch中的LSTM网络处理序列数据，例如手写数字图像。通过将图像看作是一系列连续的笔画，LSTM能够捕获手写数字的动态特征，从而实现高精度的识别。这为其他序列学习任务，如自然语言处理和时间序列分析提供了借鉴。