深入浅出Pytorch Task02

6.1 自定义损失函数

PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数,比如:MSELoss,L1Loss,BCELoss… 但是随着深度学习的发展,出现了越来越多的非官方提供的Loss,比如DiceLoss,HuberLoss,SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型,PyTorch不能将他们全部添加到库中去,因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函数来实现。

以函数方式定义

事实上,损失函数仅仅是一个函数而已,因此我们可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数,如下所示:

def my_loss(output, target):
    loss = torch.mean((output - target)**2)
    return loss

以类方式定义

虽然以函数定义的方式很简单,但是以类方式定义更加常用,在以类方式定义损失函数时,我们如果看每一个损失函数的继承关系我们就可以发现Loss函数部分继承自_loss, 部分继承自_WeightedLoss, 而_WeightedLoss继承自_loss_loss继承自 nn.Module

class DiceLoss(nn.Module):
    def __init__(self,weight=None,size_average=True):
        super(DiceLoss,self).__init__()
        
	def forward(self,inputs,targets,smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()                   
        dice = (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth)  
        return 1 - dice

# 使用方法    
criterion = DiceLoss()
loss = criterion(input,targets)

############### BCE-Dice Loss ##############################
class DiceBCELoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(DiceBCELoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets, smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()                     
        dice_loss = 1 - (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth)  
        BCE = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduction='mean')
        Dice_BCE = BCE + dice_loss
        
        return Dice_BCE
--------------------------------------------------------------------
################### Jaccard/Intersection over Union (IoU) Loss #####
class IoULoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(IoULoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets, smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()
        total = (inputs + targets).sum()
        union = total - intersection 
        
        IoU = (intersection + smooth)/(union + smooth)
                
        return 1 - IoU

6.2 动态调整学习率

学习率的选择是深度学习中一个困扰人们许久的问题,学习速率设置过小,会极大降低收敛速度,增加训练时间;学习率太大,可能导致参数在最优解两侧来回振荡。但是当我们选定了一个合适的学习率后,经过许多轮的训练后,可能会出现准确率震荡或loss不再下降等情况,说明当前学习率已不能满足模型调优的需求。此时我们就可以通过一个适当的学习率衰减策略来改善这种现象,提高我们的精度。

虽然PyTorch官方给我们提供了许多的API,但是在实验中也有可能碰到需要我们自己定义学习率调整策略的情况,而我们的方法是自定义函数adjust_learning_rate来改变param_group中lr的值,在下面的叙述中会给出一个简单的实现。

假设我们现在正在做实验,需要学习率每30轮下降为原来的1/10,假设已有的官方API中没有符合我们需求的,那就需要自定义函数来实现学习率的改变。

# 选择一种优化器
optimizer = torch.optim.Adam(...) 
# 选择上面提到的一种或多种动态调整学习率的方法
scheduler1 = torch.optim.lr_scheduler.... 
scheduler2 = torch.optim.lr_scheduler....
...
schedulern = torch.optim.lr_scheduler....
# 进行训练
for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    optimizer.step()
    # 需要在优化器参数更新之后再动态调整学习率
	scheduler1.step() 
	...
    schedulern.step()

6.3模型微调

迁移学习(transfer learning),就是将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。例如,虽然ImageNet数据集的图像大多跟椅子无关,但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征,从而能够帮助识别边缘、纹理、形状和物体组成等。

迁移学习的一大应用场景是模型微调(finetune)。简单来说,就是我们先找到一个同类的别人训练好的模型,把别人现成的训练好了的模型拿过来,换成自己的数据,通过训练调整一下参数。 在PyTorch中提供了许多预训练好的网络模型(VGG,ResNet系列,mobilenet系列…),这些模型都是PyTorch官方在相应的大型数据集训练好的。学习如何进行模型微调,可以方便我们快速使用预训练模型完成自己的任务。

步骤如下:

  • 在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。
  • 创建一个新的神经网络模型,即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关,因此在目标模型中不予采用。
  • 为目标模型添加一个输出⼤小为⽬标数据集类别个数的输出层,并随机初始化该层的模型参数。
  • 在目标数据集上训练目标模型。我们将从头训练输出层,而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。

使用已有模型结构

import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18()
# resnet18 = models.resnet18(pretrained=False)  等价于与上面的表达式
alexnet = models.alexnet()
vgg16 = models.vgg16()
squeezenet = models.squeezenet1_0()
densenet = models.densenet161()
inception = models.inception_v3()
googlenet = models.googlenet()
shufflenet = models.shufflenet_v2_x1_0()
mobilenet_v2 = models.mobilenet_v2()
mobilenet_v3_large = models.mobilenet_v3_large()
mobilenet_v3_small = models.mobilenet_v3_small()
resnext50_32x4d = models.resnext50_32x4d()
wide_resnet50_2 = models.wide_resnet50_2()
mnasnet = models.mnasnet1_0()

在默认状态下pretrained = False,意味着我们不使用预训练得到的权重,当pretrained = True,意味着我们将使用在一些数据集上预训练得到的权重。

训练特定层

在默认情况下,参数的属性.requires_grad = True,如果我们从头开始训练或微调不需要注意这里。但如果我们正在提取特征并且只想为新初始化的层计算梯度,其他参数不进行改变。那我们就需要通过设置requires_grad = False来冻结部分层。在PyTorch官方中提供了这样一个例程。

import torchvision.models as models
# 冻结参数的梯度
feature_extract = True
model = models.resnet18(pretrained=True)
set_parameter_requires_grad(model, feature_extract)
# 修改模型
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(in_features=512, out_features=4, bias=True)

总结

task02:本次学习了pytorch预训练模型的用法,和自定义损失函数,体会到了预训练模型的重要性,单来说,就是我们先找到一个同类的别人训练好的模型,把别人现成的训练好了的模型拿过来,换成自己的数据,通过训练调整一下参数。我认为这种方法在大多数情况下,效果是比较好的,对模型的收敛性有很大帮助,但是也有可能情况下,用一些图像类别比较罕见的训练集,预训练模型效果不太好。

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