import?torch?as?t
import?h5py
import?numpy?as?np
import?torch.nn?as?nn
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?os?warnings
os.environ[‘KMP_DUPLICATE_LIB_OK‘]?=?‘True‘
warnings.filterwarnings（‘ignore‘）


class?Net（nn.Module）:
????def?__init__（self?n_inputs?n_hidden_1?n_hidden_2?n_outputs）:
????????super（Net?self）.__init__（）
????????self.fc?=?nn.Sequential（
????????????nn.Linear（n_inputs?n_hidden_1）?nn.BatchNorm1d（n_hidden_1）?nn.ReLU（）
????????????nn.Linear（n_hidden_1?n_hidden_2）?nn.BatchNorm1d（n_hidden_2）?nn.ReLU（）
????????????nn.Linear（n_hidden_2?n_outputs）
????????）

????def?forward（self?x）:
????????output?=?self.fc（x）
????????return?output


train_dataset?=?h5py.File（‘train_signs.h5‘?“r“）
train_set_x_orig?=?t.from_numpy（np.array（train_dataset[“train_set_x“]））
train_set_y?=?t.tensor（np.array（train_dataset[“train_set_y“]））

test_dataset?=?h5py.File（‘test_signs.h5‘?“r“）
test_set_x_orig?=?t.from_numpy（np.array（test_dataset[“test_set_x“]））
test_set_y?=?t.tensor（np.array（test_dataset[“test_set_y“]））
print（train_set_x_orig.shape）?????????#?（108064643）
print（test_set_x_orig.shape）??????????#?（12064643）
print（train_set_y.shape）?????????#?（1080）
print（test_set_y.shape）??????????#?（120）

classes?=?np.array（test_dataset[“list_classes“]）
print（classes）?????????????#?[0?1?2?3?4?5]


fig?=?plt.figure（）
for?i?in?range（6）:
????plt.subplot（2?3?i+1）
????plt.imshow（train_set_x_orig[i]）
????plt.title（“Labels:?{}“.format（classes[int（train_set_y[i]）]））
????plt.xticks（[]）
????plt.yticks（[]）
????pass
plt.show（）


num_train?=?train_set_x_orig.shape[0]????????????#?1080
num_test?=?test_set_x_orig.shape[0]??????????????#?120
print（“訓練集包含?%d?張圖片;?測試集包含?%d?張圖片。“?%?（num_train?num_test））

train_set_x?=?train_set_x_orig.reshape（num_train?-1）/255.0
test_set_x?=?test_set_x_orig.reshape（num_test?-1）/255.0
print（“訓練集圖片尺寸變為:?“?train_set_x.shape）???????????#?（108064643）?-->?（108012288）
print（“測試集圖片尺寸變為:?“?test_set_x.shape）????????????#?（12064643）?-->?（12012288）


model?=?Net（12288?200?50?6）
print（model）
print（“model包含{}個參數。“.format（sum（x.numel（）?for?x?in?model.parameters（））））
cost_func?=?nn.CrossEntropyLoss（）
optimizer?=?t.optim.SGD（model.parameters（）?lr=0.0005?momentum=0.9）
epochs?=?200


for?epoch?in?range（epochs）:
????model.train（）
????y_out?=?model（train_set_x）
????train_loss?=?cost_func（y_out?train_set_y）
????optimizer.zero_grad（）
????train_loss.backward（）
????optimizer.step（）

????with?t.no_grad（）:
????????_?y_pred?=?y_out.max（1）
????????num_correct_train?=?（y_pred?==?train_set_y）.sum（）.item（）
????????acc_rate_train?=?（num_correct_train?/?num_train）?*?100.0

????????model.eval（）
????????y_out?=?model（test_set_x）
????????_?y_pred?=?y_out.max（1）
????????num_correct_test?=?（y_pred?==?test_set_y）.sum（）.item（）
????????acc_rate_test?=?num_correct_test?*?100.0?/?num_test
????????print（“世代數:?%d?訓練集正確率:?%.1f%%?測試集正確率:?%.1f%%“?%?（epoch+1?acc_rate_train

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????3140??2020-08-12?10:09??012345手勢識別-FCNet\Fully_connected_Net.py
?????文件?????1477712??2019-07-09?23:16??012345手勢識別-FCNet\test_signs.h5
?????文件????13281872??2019-07-09?23:16??012345手勢識別-FCNet\train_signs.h5
?????目錄???????????0??2020-09-13?10:55??012345手勢識別-FCNet\