续写HybridSN（直接上代码）
一、代码练习
! wget http://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/6/67/Indian_pines_corrected.mat
! wget http://www.ehu.eus/ccwintco/uploads/c/c4/Indian_pines_gt.mat
! pip install spectral
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io as sio
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, classification_report, cohen_kappa_score
import spectral
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
三维卷积部分：
- conv1：（1, 30, 25, 25）， 8个 7x3x3 的卷积核 ==>（8, 24, 23, 23）
- conv2：（8, 24, 23, 23）， 16个 5x3x3 的卷积核 ==>（16, 20, 21, 21）
- conv3：（16, 20, 21, 21），32个 3x3x3 的卷积核 ==>（32, 18, 19, 19）
接下来要进行二维卷积，因此把前面的 32*18 reshape 一下，得到 （576, 19, 19）
二维卷积：（576, 19, 19） 64个 3x3 的卷积核，得到 （64, 17, 17）
接下来是一个 flatten 操作，变为 18496 维的向量，
接下来依次为256，128节点的全连接层，都使用比例为0.4的 Dropout，
最后输出为 16 个节点，是最终的分类类别数。
下面是 HybridSN 类的代码：
class HybridSN(nn.Module):
def __init__(self):
super(HybridSN, self).__init__()
self.conv3d_1 = nn.Sequential(
nn.Conv3d(1, 8, kernel_size=(7, 3, 3), stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm3d(8),
nn.ReLU(inplace = True),
)
self.conv3d_2 = nn.Sequential(
nn.Conv3d(8, 16, kernel_size=(5, 3, 3), stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm3d(16),
nn.ReLU(inplace = True),
)
self.conv3d_3 = nn.Sequential(
nn.Conv3d(16, 32, kernel_size=(3, 3, 3), stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm3d(32),
nn.ReLU(inplace = True)
)
self.conv2d_4 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(576, 64, kernel_size=(3, 3), stride=1, padding=0),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace = True),
)
self.fc1 = nn.Linear(18496,256)
self.fc2 = nn.Linear(256,128)
self.fc3 = nn.Linear(128,16)
self.dropout = nn.Dropout(p = 0.4)
def forward(self,x):
out = self.conv3d_1(x)
out = self.conv3d_2(out)
out = self.conv3d_3(out)
out = self.conv2d_4(out.reshape(out.shape[0],-1,19,19))
out = out.reshape(out.shape[0],-1)
out = F.relu(self.dropout(self.fc1(out)))
out = F.relu(self.dropout(self.fc2(out)))
out = self.fc3(out)
return out
# 对高光谱数据 X 应用 PCA 变换
def applyPCA(X, numComponents):
newX = np.reshape(X, (-1, X.shape[2]))
pca = PCA(n_components=numComponents, whiten=True)
newX = pca.fit_transform(newX)
newX = np.reshape(newX, (X.shape[0], X.shape[1], numComponents))
return newX
# 对单个像素周围提取 patch 时，边缘像素就无法取了，因此，给这部分像素进行 padding 操作
def padWithZeros(X, margin=2):
newX = np.zeros((X.shape[0] + 2 * margin, X.shape[1] + 2* margin, X.shape[2]))
x_offset = margin
y_offset = margin
newX[x_offset:X.shape[0] + x_offset, y_offset:X.shape[1] + y_offset, :] = X
return newX
# 在每个像素周围提取 patch ，然后创建成符合 keras 处理的格式
def createImageCubes(X, y, windowSize=5, removeZeroLabels = True):
# 给 X 做 padding
margin = int((windowSize - 1) / 2)
zeroPaddedX = padWithZeros(X, margin=margin)
# split patches
patchesData = np.zeros((X.shape[0] * X.shape[1], windowSize, windowSize, X.shape[2]))
patchesLabels = np.zeros((X.shape[0] * X.shape[1]))
patchIndex = 0
for r in range(margin, zeroPaddedX.shape[0] - margin):
for c in range(margin, zeroPaddedX.shape[1] - margin):
patch = zeroPaddedX[r - margin:r + margin + 1, c - margin:c + margin + 1]
patchesData[patchIndex, :, :, :] = patch
patchesLabels[patchIndex] = y[r-margin, c-margin]
patchIndex = patchIndex + 1
if removeZeroLabels:
patchesData = patchesData[patchesLabels>0,:,:,:]
patchesLabels = patchesLabels[patchesLabels>0]
patchesLabels -= 1
return patchesData, patchesLabels
def splitTrainTestSet(X, y, testRatio, randomState=345):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=testRatio, random_state=randomState, stratify=y)
return X_train, X_test, y_train, y_test
# 地物类别
class_num = 16
X = sio.loadmat('Indian_pines_corrected.mat')['indian_pines_corrected']
y = sio.loadmat('Indian_pines_gt.mat')['indian_pines_gt']
# 用于测试样本的比例
test_ratio = 0.90
# 每个像素周围提取 patch 的尺寸
patch_size = 25
# 使用 PCA 降维，得到主成分的数量
pca_components = 30
print('Hyperspectral data shape: ', X.shape)
print('Label shape: ', y.shape)
print('\n... ... PCA tranformation ... ...')
X_pca = applyPCA(X, numComponents=pca_components)
print('Data shape after PCA: ', X_pca.shape)
print('\n... ... create data cubes ... ...')
X_pca, y = createImageCubes(X_pca, y, windowSize=patch_size)
print('Data cube X shape: ', X_pca.shape)
print('Data cube y shape: ', y.shape)
print('\n... ... create train & test data ... ...')
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = splitTrainTestSet(X_pca, y, test_ratio)
print('Xtrain shape: ', Xtrain.shape)
print('Xtest shape: ', Xtest.shape)
# 改变 Xtrain, Ytrain 的形状，以符合 keras 的要求
Xtrain = Xtrain.reshape(-1, patch_size, patch_size, pca_components, 1)
Xtest = Xtest.reshape(-1, patch_size, patch_size, pca_components, 1)
print('before transpose: Xtrain shape: ', Xtrain.shape)
print('before transpose: Xtest shape: ', Xtest.shape)
# 为了适应 pytorch 结构，数据要做 transpose
Xtrain = Xtrain.transpose(0, 4, 3, 1, 2)
Xtest = Xtest.transpose(0, 4, 3, 1, 2)
print('after transpose: Xtrain shape: ', Xtrain.shape)
print('after transpose: Xtest shape: ', Xtest.shape)
""" Training dataset"""
class TrainDS(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self):
self.len = Xtrain.shape[0]
self.x_data = torch.FloatTensor(Xtrain)
self.y_data = torch.LongTensor(ytrain)
def __getitem__(self, index):
# 根据索引返回数据和对应的标签
return self.x_data[index], self.y_data[index]
def __len__(self):
# 返回文件数据的数目
return self.len
""" Testing dataset"""
class TestDS(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self):
self.len = Xtest.shape[0]
self.x_data = torch.FloatTensor(Xtest)
self.y_data = torch.LongTensor(ytest)
def __getitem__(self, index):
# 根据索引返回数据和对应的标签
return self.x_data[index], self.y_data[index]
def __len__(self):
# 返回文件数据的数目
return self.len
# 创建 trainloader 和 testloader
trainset = TrainDS()
testset = TestDS()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)
开始训练（添加net.train()）
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 网络放到GPU上
net = HybridSN().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
# 开始训练
total_loss = 0
net.train()
for epoch in range(100):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 优化器梯度归零
optimizer.zero_grad()
# 正向传播 + 反向传播 + 优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
print('[Epoch: %d] [loss avg: %.4f] [current loss: %.4f]' %(epoch + 1, total_loss/(epoch+1), loss.item()))
print('Finished Training')
模型测试（添加net.eval()）
net.eval()
count = 0
# 模型测试
for inputs, _ in test_loader:
inputs = inputs.to(device)
outputs = net(inputs)
outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1)
if count == 0:
y_pred_test = outputs
count = 1
else:
y_pred_test = np.concatenate( (y_pred_test, outputs) )
# 生成分类报告
classification = classification_report(ytest, y_pred_test, digits=4)
print(classification)
最终结果
问题总结
使用PyTorch进行训练和测试时一定要把实例化的model指定train/eval
- nn.eval()：框架会自动把BN和DroupOut固定住，不取平均值，使用的是训练好的值；
- nn.train()：框架会启用BN和DroupOut
训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有batch normalization层所带来的的性质。
以下是对BN和DroupOut的详细解析：
BN（Batch Normalization）：
- 对网络中间的每层进行归一化处理，并且使用变换重构（Batch Normalization Transform）保证每层提取的特征分布不会被破坏。
BN层的作用：
-
加快网络的训练和收敛的速度
-
控制梯度爆炸防止梯度消失
-
防止过拟合
-
训练时是针对每个mini-batch的，但是在测试中往往是针对单张图片。由于网络训练完毕后参数都是固定的，每个batch的均值和方差是不变的，因此直接计算所有batch的均值和方差。
DroupOut的作用：
-
DroupOut能够克服Overfitting，在每个训练batch中，通过忽略一半的特征检测器，可以明显的减少过拟合现象。
-
修改神经网络本身，直接让一些神经元随机停止工作，如图所示：
引用网上的解释：勤劳的神经元们事无巨细地干活，花大量时间把不重要的特征都学到了（过拟合），按这种方式去做其他事效率就很低（模型泛化能力差）；
现在随机挑选几个神经元组成小团队高效地工作（精兵简政），不仅速度快，效率高，工作的内容更有重点，还消除减弱了神经元节点间的联合适应性，增强了泛化能力。