使用 torchvision.transforms 对图像进行一系列的预处理操作

AlexNet 是一种经典的深度学习模型，它在 2012 年的 ImageNet 图像分类比赛中大放异彩，彻底改变了计算机视觉领域的格局。AlexNet 的核心创新包括使用深度卷积神经网络（CNN）来处理图像，并采用了多个先进的技术如 ReLU 激活函数、Dropout 正则化等。

本文将介绍如何使用 PyTorch 框架实现 AlexNet，并在 MNIST 数据集上进行训练。MNIST 是一个简单但经典的数据集，常用于初学者测试机器学习算法。

一、AlexNet 网络结构 AlexNet 的结构大致可以分为两部分：特征提取部分（卷积层）和分类部分（全连接层）。下面是 AlexNet 的简要结构：

卷积层：五个卷积层用于提取特征。每个卷积层后面都有一个激活函数（ReLU）和一个池化层。全连接层：三个全连接层，第一个和第二个全连接层后有 Dropout 层，防止过拟合。输出层：使用 Softmax 激活函数输出 1000 个类别的概率。二、使用 PyTorch 实现 AlexNet 训练部分

导入必要的库首先，我们需要导入一些必要的库，包括 PyTorch 和一些数据处理工具。

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast # 导入混合精度训练 from tqdm import tqdm import multiprocessing import matplotlib.pyplot as plt

定义 AlexNet 模型接下来，我们定义一个类 AlexNet，继承自 nn.Module，并在其中实现 AlexNet 的结构。

class AlexNet(nn.Module): def init(self): super(AlexNet, self).init() # 定义卷积层和池化层 self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), # 第一个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), # 激活函数 nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 池化层 nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), # 第二个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), # 第三个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), # 第四个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), # 第五个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) # 池化层 ) # 定义全连接层 self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), # Dropout 层，防止过拟合 nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), # 第一个全连接层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), # 第二个全连接层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, 10) # 输出层，10 个类别 )

def forward(self, x):
    # 前向传播
    x = self.features(x)  # 卷积层
    x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平数据
    x = self.classifier(x)  # 全连接层
    return x

数据预处理和加载在进行训练之前，我们需要对 MNIST 数据集进行预处理。AlexNet 要求输入的图像大小为 227x227，因此我们需要调整图像的大小。

使用 torchvision.transforms 对图像进行一系列的预处理操作

transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((227, 227)), # 调整输入图像的大小为 227x227 (符合 AlexNet 的要求) transforms.ToTensor(), # 将图像转换为 Tensor 格式 transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 标准化操作，均值0.5，标准差0.5 ])

下载并加载 MNIST 数据集，数据集已经被预处理

trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

使用 DataLoader 加载训练集和测试集，设置 batch size 和多线程加载

trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, num_workers=2, pin_memory=True) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, num_workers=2, pin_memory=True)

定义损失函数和优化器使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练模型。

#创建模型实例并将其移动到 GPU 上 model = AlexNet().to(device) #定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 分类问题常用的损失函数 optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001) # 使用 AdamW 优化器

用于保存训练过程中的损失和准确率

train_losses = [] train_accuracies = []

训练模型现在我们可以开始训练模型了。我们会对训练集进行多轮训练，并每轮输出损失和准确率。

def train_model(): epochs = 5 # 训练周期数 accumulation_steps = 4 # 梯度累积的步骤数（当前未使用） scaler = GradScaler() # 初始化混合精度训练的 GradScaler for epoch in range(epochs): model.train() # 设置模型为训练模式 running_loss = 0.0 # 初始化当前 epoch 的损失 correct = 0 # 记录正确的预测个数 total = 0 # 记录总的样本数 print(f"Epoch [{epoch + 1}/{epochs}] started.")

    # 使用 tqdm 包装 trainloader 以显示进度条
    for i, (inputs, labels) in enumerate(tqdm(trainloader, desc=f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}", ncols=100), 1):
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)  # 将数据和标签移动到 GPU 上

        optimizer.zero_grad()  # 清空优化器中的梯度信息

        with autocast():  # 启用混合精度训练
            outputs = model(inputs)  # 获取模型输出
            loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失

        scaler.scale(loss).backward()  # 反向传播计算梯度
        if (i + 1) % accumulation_steps == 0:  # 每 accumulation_steps 次更新一次梯度（目前无效）
            scaler.step(optimizer)
            scaler.update()
            optimizer.zero_grad()

        running_loss += loss.item()  # 累加当前 batch 的损失
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)  # 获取模型的预测结果
        total += labels.size(0)  # 更新总样本数
        correct += (predicted == labels).sum().item()  # 更新正确的预测个数

    # 计算本轮训练的平均损失和准确率
    epoch_loss = running_loss / len(trainloader)
    epoch_accuracy = correct / total * 100
    train_losses.append(epoch_loss)  # 保存当前 epoch 的损失
    train_accuracies.append(epoch_accuracy)  # 保存当前 epoch 的准确率
    print(f"Epoch [{epoch + 1}/{epochs}] finished. Loss: {epoch_loss:.4f}, Accuracy: {epoch_accuracy:.2f}%\n")

# 6. 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'alexnet_mnist.pth')  # 保存模型权重
print("Model saved successfully!")

测试部分 6. 数据预处理和加载首先，我们需要对 MNIST 数据集进行预处理，确保图像的尺寸符合 AlexNet 的输入要求。AlexNet 的标准输入尺寸为 227x227，因此我们需要调整 MNIST 图像的尺寸，并将其转换为张量格式进行处理。

定义对图像的转换操作：调整大小、转换为Tensor、标准化

transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((227, 227)), # 调整输入图像的大小为 227x227 (符合 AlexNet 的要求) transforms.ToTensor(), # 将图像转换为 Tensor 格式 transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 标准化操作，均值0.5，标准差0.5 ])

加载 MNIST 数据集（训练集），并应用定义的图像转换

trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=False) # 使用 DataLoader 批量加载数据

数据预处理：我们使用 transforms.Compose 来组合多个数据转换操作。首先将图像调整为 227x227 像素，以符合 AlexNet 的输入要求，然后将图像转换为 Tensor 格式，并进行标准化处理。

加载数据：通过 DataLoader 加载训练数据，设定批处理大小为 64，并禁用数据打乱（因为我们并不进行训练，仅展示前几个图像）。

定义 AlexNet 模型结构接下来，我们实现 AlexNet 的卷积层和全连接层。这里我们将使用灰度图像作为输入，因此输入通道数为 1（而非 3）。

这个模型是基于经典的 AlexNet 结构，只不过输入是灰度图像（1通道），而非 RGB 图像（3通道）

class AlexNet(nn.Module): def init(self): super(AlexNet, self).init() # 特征提取部分（卷积层 + 激活函数 + 池化层） self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), # 输入1通道（灰度图），输出64通道 nn.ReLU(inplace=True), # 激活函数 ReLU nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 池化层 nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), # 第二个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 池化层 nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), # 第三个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), # 第四个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), # 第五个卷积层 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) # 池化层 ) # 分类器部分（全连接层） self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), # Dropout 层，防止过拟合 nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), # 全连接层1，输入大小 25666，输出 4096 nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), # 全连接层2，输出 4096 nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, 10) # 输出层，10个类别（MNIST 0-9） )

def forward(self, x):
    # 前向传播过程
    x = self.features(x)  # 通过卷积层提取特征
    x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平数据（展平成一维）
    x = self.classifier(x)  # 通过全连接层进行分类
    return x

加载预训练模型在实际使用中，我们通常会保存训练好的模型权重并进行加载。这里，我们假设已经训练好模型并将其保存为 alexnet_mnist.pth。

此函数用于加载保存的模型权重

def load_model(model_path='alexnet_mnist.pth'): model = AlexNet().to(device) # 创建模型实例并移动到设备（GPU/CPU） model.load_state_dict(torch.load(model_path)) # 加载模型权重 model.eval() # 设置模型为评估模式 print("Model loaded successfully!") return model

批量进行图片预测接下来，我们将编写一个函数，用于批量预测图像，并返回其对应的预测结果。

该函数从 dataloader 中获取指定数量的图像，并进行预测

def batch_predict_images(model, dataloader, num_images=6): predictions = [] # 用于保存预测结果 images = [] # 用于保存输入图像 labels = [] # 用于保存实际标签

# 不计算梯度以提高效率
with torch.no_grad():
    for i, (input_images, input_labels) in enumerate(dataloader):
        if i * 64 >= num_images:  # 控制处理的图像数量
            break

        input_images = input_images.to(device)  # 将图像数据转移到 GPU 上
        input_labels = input_labels.to(device)  # 将标签数据转移到 GPU 上

        # 通过模型进行预测
        outputs = model(input_images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)  # 获取预测的类别

        predictions.extend(predicted.cpu().numpy())  # 保存预测结果到 CPU 上
        images.extend(input_images.cpu().numpy())  # 保存输入图像到 CPU 上
        labels.extend(input_labels.cpu().numpy())  # 保存真实标签到 CPU 上

return images[:num_images], labels[:num_images], predictions[:num_images]

三、可视化为了更好地了解模型的训练情况，我们可以通过绘制图表来展示训练过程中的损失和准确率。

def plot_training_progress(): plt.figure(figsize=(12, 6)) # 创建一个宽12英寸、高6英寸的图形窗口

# 绘制训练损失的子图
plt.subplot(1, 2, 1)  # 1行2列的第一个子图
plt.plot(range(1, 6), train_losses, marker='o', label='Train Loss')
plt.title('Train Loss per Epoch')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.grid(True)

# 绘制训练准确率的子图
plt.subplot(1, 2, 2)  # 1行2列的第二个子图
plt.plot(range(1, 6), train_accuracies, marker='o', label='Train Accuracy')
plt.title('Train Accuracy per Epoch')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy (%)')
plt.grid(True)

# 调整布局，避免子图重叠
plt.tight_layout()

# 显示图形窗口
plt.show()

我们编写一个函数来可视化批量图像及其对应的预测结果。我们将使用 matplotlib 来绘制图像。

该函数显示图像和预测结果

def visualize_images(images, labels, predictions): fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 7)) # 创建 2x3 的图像子图 axes = axes.ravel() # 将子图展平成一维数组

for i in range(6):
    image = images[i].squeeze()  # 去掉多余的维度（例如[1, 227, 227] -> [227, 227]）
    ax = axes[i]
    ax.imshow(image, cmap='gray')  # 显示图像，使用灰度图
    ax.set_title(f"Pred: {predictions[i]} | Actual: {labels[i]}")  # 显示预测标签和实际标签
    ax.axis('off')  # 关闭坐标轴显示

plt.tight_layout()  # 调整子图之间的间距
plt.show()  # 显示图像

四、启动 #训练 if name == 'main': # 设置 multiprocessing 的启动方法为 'spawn'（Windows 需要） multiprocessing.set_start_method('spawn')

# 开始训练模型
train_model()

# 绘制训练过程图
plot_training_progress()

#测试 if name == 'main': # 设置 multiprocessing 的启动方法为 'spawn'，用于兼容不同操作系统（Windows需要） multiprocessing.set_start_method('spawn')

# 加载训练好的模型
model = load_model()

# 获取前6张图像及其预测结果
images, labels, predictions = batch_predict_images(model, trainloader, num_images=6)

# 可视化这些图像及其预测结果
visualize_images(images, labels, predictions)

五、总结在本文中，我们介绍了如何使用 PyTorch 实现 AlexNet 并在 MNIST 数据集上进行训练。通过这个过程，你可以了解如何构建卷积神经网络、加载数据集、训练模型并进行评估。AlexNet 的结构在计算机视觉任务中仍然具有重要意义，尤其是在图像分类任务中。

PyTorch 使得实现和训练深度学习模型变得更加简便和灵活，你可以通过对本文代码的修改来尝试不同的模型或数据集，从而加深对深度学习的理解。

六、参考资料 PyTorch 官方文档 AlexNet 论文 https://gitee.com/qxdlll/alex-net https://github.com/qxd-ljy/AlexNet

qxd/AlexNet

使用 torchvision.transforms 对图像进行一系列的预处理操作

下载并加载 MNIST 数据集，数据集已经被预处理

使用 DataLoader 加载训练集和测试集，设置 batch size 和多线程加载

用于保存训练过程中的损失和准确率

定义对图像的转换操作：调整大小、转换为Tensor、标准化

加载 MNIST 数据集（训练集），并应用定义的图像转换

这个模型是基于经典的 AlexNet 结构，只不过输入是灰度图像（1通道），而非 RGB 图像（3通道）

此函数用于加载保存的模型权重

该函数从 dataloader 中获取指定数量的图像，并进行预测

该函数显示图像和预测结果

简介

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qxd/AlexNet .gitee-modal { width: 500px !important; }

使用 torchvision.transforms 对图像进行一系列的预处理操作

下载并加载 MNIST 数据集，数据集已经被预处理

使用 DataLoader 加载训练集和测试集，设置 batch size 和多线程加载

用于保存训练过程中的损失和准确率

定义对图像的转换操作：调整大小、转换为Tensor、标准化

加载 MNIST 数据集（训练集），并应用定义的图像转换

这个模型是基于经典的 AlexNet 结构，只不过输入是灰度图像（1通道），而非 RGB 图像（3通道）

此函数用于加载保存的模型权重

该函数从 dataloader 中获取指定数量的图像，并进行预测

该函数显示图像和预测结果

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