作者|DR. VAIBHAV KUMAR
编译|VK
来源|Analytics In Diamag
人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。
当它们在体系结构中有多个隐藏层时，它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于包括图像重建在内的各种应用。
在图像重建中，他们学习输入图像模式的表示，并重建与原始输入图像模式匹配的新图像。图像重建有许多重要的应用，特别是在医学领域，需要从现有的不完整或有噪声的图像中提取解码后的无噪声图像。
在本文中，我们将演示在PyTorch中实现用于重建图像的深度自编码器。该深度学习模型将以MNIST手写数字为训练对象，在学习输入图像的表示后重建数字图像。
自编码器
自编码器是人工神经网络的变体，通常用于以无监督的方式学习有效的数据编码。
他们通常在一个表示学习方案中学习，在那里他们学习一组数据的编码。网络通过学习输入数据的表示，以非常相似的方式重建输入数据。自编码器的基本结构如下所示。
该体系结构通常包括输入层、输出层和连接输入和输出层的一个或多个隐藏层。输出层与输入层具有相同数量的节点，因为它要重新构造输入。
在它的一般形式中，只有一个隐藏层，但在深度自动编码器的情况下，有多个隐藏层。这种深度的增加减少了表示某些函数的计算成本，也减少了学习某些函数所需的训练数据量。其应用领域包括异常检测、图像处理、信息检索、药物发现等。
在PyTorch中实现深度自编码器
首先，我们将导入所有必需的库。
import os
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.utils import save_image
from PIL import Image
现在，我们将定义超参数的值。
Epochs = 100
Lr_Rate = 1e-3
Batch_Size = 128
以下函数将用于PyTorch模型所需的图像转换。
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
使用下面的代码片段，我们将下载MNIST手写数字数据集，并为进一步处理做好准备。
train_set = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_set = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_set, Batch_Size=Batch_Size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_set, Batch_Size=Batch_Size, shuffle=True)
让我们看看关于训练数据及其类的一些信息。
print(train_set)
print(train_set.classes)
在下一步中，我们将定义用于定义模型的Autoencoder类。
class Autoencoder(nn.Module):
def __init__(self):
super(Autoencoder, self).__init__()
#编码器
self.enc1 = nn.Linear(in_features=784, out_features=256) # Input image (28*28 = 784)
self.enc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=128)
self.enc3 = nn.Linear(in_features=128, out_features=64)
self.enc4 = nn.Linear(in_features=64, out_features=32)
self.enc5 = nn.Linear(in_features=32, out_features=16)
#解码器
self.dec1 = nn.Linear(in_features=16, out_features=32)
self.dec2 = nn.Linear(in_features=32, out_features=64)
self.dec3 = nn.Linear(in_features=64, out_features=128)
self.dec4 = nn.Linear(in_features=128, out_features=256)
self.dec5 = nn.Linear(in_features=256, out_features=784) # Output image (28*28 = 784)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.enc1(x))
x = F.relu(self.enc2(x))
x = F.relu(self.enc3(x))
x = F.relu(self.enc4(x))
x = F.relu(self.enc5(x))
x = F.relu(self.dec1(x))
x = F.relu(self.dec2(x))
x = F.relu(self.dec3(x))
x = F.relu(self.dec4(x))
x = F.relu(self.dec5(x))
return x
现在，我们将创建Autoencoder模型作为上面定义的Autoencoder类的一个对象。
model = Autoencoder()
print(model)
现在，我们将定义损失函数和优化方法。
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=Lr_Rate)
以下函数将启用CUDA环境。
def get_device():
if torch.cuda.is_available():
device = 'cuda:0'
else:
device = 'cpu'
return device
下面的函数将创建一个目录来保存结果。
def make_dir():
image_dir = 'MNIST_Out_Images'
if not os.path.exists(image_dir):
os.makedirs(image_dir)
使用下面的函数，我们将保存模型生成的重建图像。
def save_decod_img(img, epoch):
img = img.view(img.size(0), 1, 28, 28)
save_image(img, './MNIST_Out_Images/Autoencoder_image{}.png'.format(epoch))
将调用下面的函数来训练模型。
def training(model, train_loader, Epochs):
train_loss = []
for epoch in range(Epochs):
running_loss = 0.0
for data in train_loader:
img, _ = data
img = img.to(device)
img = img.view(img.size(0), -1)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(img)
loss = criterion(outputs, img)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
loss = running_loss / len(train_loader)
train_loss.append(loss)
print('Epoch {} of {}, Train Loss: {:.3f}'.format(
epoch+1, Epochs, loss))
if epoch % 5 == 0:
save_decod_img(outputs.cpu().data, epoch)
return train_loss
以下函数将对训练后的模型进行图像重建测试。
def test_image_reconstruct(model, test_loader):
for batch in test_loader:
img, _ = batch
img = img.to(device)
img = img.view(img.size(0), -1)
outputs = model(img)
outputs = outputs.view(outputs.size(0), 1, 28, 28).cpu().data
save_image(outputs, 'MNIST_reconstruction.png')
break
在训练之前，模型将被推送到CUDA环境中，并使用上面定义的函数创建目录来保存结果图像。
device = get_device()
model.to(device)
make_dir()
现在，将对模型进行训练。
train_loss = training(model, train_loader, Epochs)
训练成功后，我们将在训练中可视化损失。
plt.figure()
plt.plot(train_loss)
plt.title('Train Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.savefig('deep_ae_mnist_loss.png')
我们将可视化训练期间保存的一些图像。
Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image0.png')
Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image50.png')
Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image95.png')
在最后一步，我们将测试我们的自编码器模型来重建图像。
test_image_reconstruct(model, testloader)
Image.open('/content/MNIST_reconstruction.png')
所以，我们可以看到，自训练过程开始时，自编码器模型就开始重建图像。第一个epoch以后，重建的质量不是很好，直到50 epoch后才得到改进。
经过完整的训练，我们可以看到，在95 epoch以后生成的图像和测试中，它可以构造出与原始输入图像非常匹配的图像。
我们根据loss值，可以知道epoch可以设置100或200。
经过长时间的训练，有望获得更清晰的重建图像。然而，通过这个演示，我们可以理解如何在PyTorch中实现用于图像重建的深度自编码器。
参考文献：
- Sovit Ranjan Rath, “Implementing Deep Autoencoder in PyTorch”
- Abien Fred Agarap, “Implementing an Autoencoder in PyTorch”
- Reyhane Askari, “Auto Encoders”
原文链接：https://analyticsindiamag.com/hands-on-guide-to-implement-deep-autoencoder-in-pytorch-for-image-reconstruction/
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