百度飞桨小白逆袭第四天
百度飞桨小白逆袭第四天题目解析
这次作业的题目：PaddleHub之《青春有你2》作业：五人识别
一、任务简介
图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期，许多研究者提出很多不同种类的神经网络，并且极大的提升了分类算法的性能。本文以自己创建的数据集：青春有你2中选手识别为例子，介绍如何使用PaddleHub进行图像分类任务。
#CPU环境启动请务必执行该指令
%set_env CPU_NUM=1
#安装paddlehub
!pip install paddlehub==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
二、任务实践
Step1、基础工作
加载数据文件
导入python包
!unzip -o data/zhao.zip -d ./data/ # 解压数据集
!unzip -o data/wang.zip -d ./data/
!unzip -o data/an.zip -d ./data/
!unzip -o data/yu.zip -d ./data/
!unzip -o data/xu.zip -d ./data/
Step2、加载预训练模型
接下来我们要在PaddleHub中选择合适的预训练模型来Finetune，由于是图像分类任务，因此我们使用经典的ResNet-50作为预训练模型。PaddleHub提供了丰富的图像分类预训练模型，包括了最新的神经网络架构搜索类的PNASNet，我们推荐您尝试不同的预训练模型来获得更好的性能。
module = hub.Module(name="resnet_v2_50_imagenet")
Step3、数据准备
接着需要加载图片数据集。我们使用自定义的数据进行体验，请查看链接: 适配自定义数据.
from paddlehub.dataset.base_cv_dataset import BaseCVDataset
class DemoDataset(BaseCVDataset):
def __init__(self):
# 数据集存放位置
self.dataset_dir = "/home/aistudio/data"
super(DemoDataset, self).__init__(
base_path=self.dataset_dir,
train_list_file="train_list.txt",
validate_list_file="validate_list.txt",
test_list_file="test_list.txt",
label_list_file="label_list.txt",
)
dataset = DemoDataset()
Step4、生成数据读取器
接着生成一个图像分类的reader，reader负责将dataset的数据进行预处理，接着以特定格式组织并输入给模型进行训练。
当我们生成一个图像分类的reader时，需要指定输入图片的大小
data_reader = hub.reader.ImageClassificationReader(
image_width=module.get_expected_image_width(),
image_height=module.get_expected_image_height(),
images_mean=module.get_pretrained_images_mean(),
images_std=module.get_pretrained_images_std(),
dataset=dataset)
Step5、配置策略
在进行Finetune前，我们可以设置一些运行时的配置，例如如下代码中的配置，表示：
use_cuda：设置为False表示使用CPU进行训练。如果您本机支持GPU，且安装的是GPU版本的PaddlePaddle，我们建议您将这个选项设置为True；
epoch：迭代轮数；
batch_size：每次训练的时候，给模型输入的每批数据大小为32，模型训练时能够并行处理批数据，因此batch_size越大，训练的效率越高，但是同时带来了内存的负荷，过大的batch_size可能导致内存不足而无法训练，因此选择一个合适的batch_size是很重要的一步；
log_interval：每隔10 step打印一次训练日志；
eval_interval：每隔50 step在验证集上进行一次性能评估；
checkpoint_dir：将训练的参数和数据保存到cv_finetune_turtorial_demo目录中；
strategy：使用DefaultFinetuneStrategy策略进行finetune；
更多运行配置，请查看RunConfig
同时PaddleHub提供了许多优化策略，如AdamWeightDecayStrategy、ULMFiTStrategy、DefaultFinetuneStrategy等，详细信息参见链接: 策略
config = hub.RunConfig(
use_cuda=False, #是否使用GPU训练，默认为False；
num_epoch=3, #Fine-tune的轮数；
checkpoint_dir="cv_finetune_turtorial_demo",#模型checkpoint保存路径, 若用户没有指定，程序会自动生成；
batch_size=3, #训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size；
eval_interval=10, #模型评估的间隔，默认每100个step评估一次验证集；
strategy=hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy()) #Fine-tune优化策略；
Step6、组建Finetune Task
有了合适的预训练模型和准备要迁移的数据集后，我们开始组建一个Task。
由于该数据设置是一个二分类的任务，而我们下载的分类module是在ImageNet数据集上训练的千分类模型，所以我们需要对模型进行简单的微调，把模型改造为一个二分类模型：
获取module的上下文环境，包括输入和输出的变量，以及Paddle Program；
从输出变量中找到特征图提取层feature_map；
在feature_map后面接入一个全连接层，生成Task；
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]
feed_list = [img.name]
task = hub.ImageClassifierTask(
data_reader=data_reader,
feed_list=feed_list,
feature=feature_map,
num_classes=dataset.num_labels,
config=config)
Step5、开始Finetune
我们选择finetune_and_eval接口来进行模型训练，这个接口在finetune的过程中，会周期性的进行模型效果的评估，以便我们了解整个训练过程的性能变化。
run_states = task.finetune_and_eval()
Step6、预测
当Finetune完成后，我们使用模型来进行预测，先通过以下命令来获取测试的图片
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
with open("data/test_list.txt","r") as f:
filepath = f.readlines()
data = ['data/' + filepath[0].split(" ")[0],'data/' + filepath[1].split(" ")[0], 'data/' + filepath[2].split(" ")[0],'data/' + filepath[3].split(" ")[0],'data/' + filepath[4].split(" ")[0]]
label_map = dataset.label_dict()
index = 0
run_states = task.predict(data=data)
results = [run_state.run_results for run_state in run_states]
for batch_result in results:
print(batch_result)
batch_result = np.argmax(batch_result, axis=2)[0]
print(batch_result)
for result in batch_result:
index += 1
result = label_map[result]
print("input %i is %s, and the predict result is %s" %
(index, data[index - 1], result))
最终运行结果如下图所示：
以上便是这次作业的全部内容，若有疑问欢迎评论留言，谢谢！！！