零基础入门CV赛事-Task4

Task4 模型训练与验证

一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：

• 在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；
• 模型可以保存最优的权重，并读取权重；
• 记录下训练集和验证集的精度，便于调参。
• 参考：https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/03%20%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E5%AE%9E%E8%B7%B5%EF%BC%88%E8%A1%97%E6%99%AF%E5%AD%97%E7%AC%A6%E7%BC%96%E7%A0%81%E8%AF%86%E5%88%AB%EF%BC%89/Datawhale%20%E9%9B%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%85%A5%E9%97%A8CV%20-%20Task%2004%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%B8%8E%E9%AA%8C%E8%AF%81%20.md

构造验证集

在一般情况下，参赛选手也可以自己在本地划分出一个验证集出来，进行本地验证。训练集、验证集和测试集分别有不同的作用：

训练集（Train Set）：模型用于训练和调整模型参数；
验证集（Validation Set）：用来验证模型精度和调整模型超参数；
测试集（Test Set）：验证模型的泛化能力。
验证集的划分有如下几种方式：留出法（Hold-Out），交叉验证法（Cross Validation，CV），自助采样法（BootStrap）

模型训练与验证

在上次，我们已经定义了相关CNN网络结构，本章我们需要完成：构造训练集和验证集；
每轮进行训练和验证，并根据最优验证集精度保存模型。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=10, 
    shuffle=True, 
    num_workers=10, 
)
    
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    val_dataset,
    batch_size=10, 
    shuffle=False, 
    num_workers=10, 
)

model = SVHN_Model1()
criterion = nn.CrossEntropyLoss (size_average=False)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), 0.001)
best_loss = 1000.0
for epoch in range(20):
    print('Epoch: ', epoch)

    train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch)
    val_loss = validate(val_loader, model, criterion)
    
    # 记录下验证集精度
    if val_loss < best_loss:
        best_loss = val_loss
        torch.save(model.state_dict(), './model.pt')

其中每个Epoch的训练代码如下：

def train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch):
    # 切换模型为训练模式
    model.train()

    for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
        c0, c1, c2, c3, c4, c5 = model(data[0])
        loss = criterion(c0, data[1][:, 0]) + \
                criterion(c1, data[1][:, 1]) + \
                criterion(c2, data[1][:, 2]) + \
                criterion(c3, data[1][:, 3]) + \
                criterion(c4, data[1][:, 4]) + \
                criterion(c5, data[1][:, 5])
        loss /= 6
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

def validate(val_loader, model, criterion):
    # 切换模型为预测模型
    model.eval()
    val_loss = []

    # 不记录模型梯度信息
    with torch.no_grad():
        for i, (input, target) in enumerate(val_loader):
            c0, c1, c2, c3, c4, c5 = model(data[0])
            loss = criterion(c0, data[1][:, 0]) + \
                    criterion(c1, data[1][:, 1]) + \
                    criterion(c2, data[1][:, 2]) + \
                    criterion(c3, data[1][:, 3]) + \
                    criterion(c4, data[1][:, 4]) + \
                    criterion(c5, data[1][:, 5])
            loss /= 6
            val_loss.append(loss.item())
    return np.mean(val_loss)

深度学习有众多的训练技巧，比较推荐的阅读链接有：

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html
http://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/