Torch是一个基于Lua语言的开源深度学习框架,常用于构建神经网络模型和进行机器学习研究。下面是一个简单的示例,演示如何使用Torch框架构建一个简单的神经网络模型进行手写数字识别。
首先,你需要安装Torch框架,可以在官方网站上找到安装步骤:https://github.com/torch/torch7
下面是一个简单的手写数字识别的示例代码:
require 'nn'
require 'torch'
require 'optim'
require 'image'
-- 加载 MNIST 数据集
local trainset = torch.load('mnist.t7/train_32x32.t7', 'ascii')
local testset = torch.load('mnist.t7/test_32x32.t7', 'ascii')
trainset.data = trainset.data:double()
testset.data = testset.data:double()
-- 定义神经网络模型
model = nn.Sequential()
model:add(nn.Reshape(32*32))
model:add(nn.Linear(32*32, 128))
model:add(nn.ReLU())
model:add(nn.Linear(128, 10))
model:add(nn.LogSoftMax())
-- 定义损失函数
criterion = nn.ClassNLLCriterion()
-- 定义优化器
sgd_params = {
learningRate = 0.01,
learningRateDecay = 1e-4,
weightDecay = 0,
momentum = 0
}
x, dl_dx = model:getParameters()
-- 训练模型
for i = 1, trainset.data:size(1) do
local x = trainset.data[i]
local y = trainset.label[i]
local feval = function(x_new)
if x ~= x_new then
x:copy(x_new)
end
dl_dx:zero()
local output = model:forward(x)
local loss = criterion:forward(output, y)
local gradOutput = criterion:backward(output, y)
model:backward(x, gradOutput)
return loss, dl_dx
end
optim.sgd(feval, x, sgd_params)
end
-- 测试模型
correct = 0
for i = 1, testset.data:size(1) do
local x = testset.data[i]
local y = testset.label[i]
local output = model:forward(x)
local _, pred = output:max(1)
if pred[1] == y then
correct = correct + 1
end
end
print(string.format('Accuracy: %.2f', correct / testset.data:size(1) * 100))
这个示例代码加载了MNIST数据集,定义了一个包含两个线性层和ReLU激活函数的神经网络模型。然后使用随机梯度下降优化器进行训练,最后计算模型在测试集上的准确率。
通过学习这个示例代码,你可以更好地了解如何使用Torch框架构建神经网络模型并进行深度学习项目。祝你好运!
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