Pytorch 数据增广（Data Augmentation）

Pytorch 数据增广（Data Augmentation）

0. 环境介绍

环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook

教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解

小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。

1. 简介

图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。 此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。 例如，我们可以以不同的方式裁剪图像，使感兴趣的对象出现在不同的位置，减少模型对于对象出现位置的依赖。 我们还可以调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度。 可以说，图像增广技术对于AlexNet的成功是必不可少的。在本节中，我们将讨论这项广泛应用于计算机视觉的技术。

增强一个已有数据集，使得有更多的多样性

• 在语言里面加入各种不同的背景噪音
• 改变图片的颜色和形状
• 翻转，切割等操作

2. 常用的图像增广方法

2.0 导入图片

老师的测试图片地址：
https://raw.githubusercontent.com/d2l-ai/d2l-zh/master/img/cat1.jpg
如果你和我一样用的 kaggle，可以在右侧添加数据集：


输入：https://www.kaggle.com/datasets/xenxiou/dive-into-deep-learning-image
（这个是我自己上传的，当然了，你也可以自己上传自己的数据集，可以点右上角的 Upload 自行上传）
点击 Add 即可：


导入图片：

!pip install -U d2l
%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

d2l.set_figsize()
img = d2l.Image.open('../input/dive-into-deep-learning-image/img/cat1.jpg')
d2l.plt.imshow(img)

定义 apply 函数，该函数在输入图像 img 上多次运行图像增广方法 aug 并显示所有结果。

def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

2.1 翻转和裁剪

随机（$50\%$ 概率）水平翻转：

apply(img, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip())

随机（$50\%$ 概率）上下翻转：

apply(img, torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())

随机裁剪一个面积为原始面积 $10\%$ 到 $100\%$ 的区域，该区域的宽高比从 $0.5$ 到 $2$ 之间随机取值，区域的宽度和高度都被 resize 到 $200\times 200$像素：

shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
apply(img, shape_aug)

2.2 改变颜色

我们可以改变图像颜色的四个方面：亮度（brightness）、对比度（contrast）、饱和度（saturation）和色调（hue）。

我们随机更改图像的亮度，随机值为原始图像的 $50\%$（$1-0.5$）到 $150\%$（$1+0.5$）之间。

apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0, saturation=0, hue=0))

我们可以随机更改图像的色调：

apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0.5))

同时随机更改图像的亮度（brightness）、对比度（contrast）、饱和度（saturation）和色调（hue）：

color_aug = torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5)
apply(img, color_aug)

2.3 结合多种图像增广方法

可以通过使用一个 Compose 实例来综合上面定义的不同的图像增广方法，并将它们应用到每个图像：

augs = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), color_aug, shape_aug])
apply(img, augs)

3. 使用数据增广进行训练

3.1 加载 CIFAR-10 数据集

使用 CIFAR-10 数据集：

all_images = torchvision.datasets.CIFAR10(train=True, 
										  root="../data",
                                          download=True)
d2l.show_images([all_images[i][0] for i in range(32)], 4, 8, scale=0.8)

为了在预测过程中得到确切的结果，我们通常对训练样本只进行图像增广，且在预测过程中不使用随机操作的图像增广。 在这里，我们只使用最简单的随机左右翻转。 此外，我们使用 ToTensor 实例将一批图像转换为深度学习框架所要求的格式，即形状为（批量大小，通道数，高度，宽度）的 $32$ 位浮点数，取值范围为 $0$ 到 $1$：

train_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     torchvision.transforms.ToTensor()])

test_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.ToTensor()])

定义一个辅助函数，以便于读取图像和应用图像增广，PyTorch 数据集提供的 transform 函数应用图像增广来转化图像：

def load_cifar10(is_train, augs, batch_size):
    dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=is_train,
                                           transform=augs, download=True)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
                    shuffle=is_train, num_workers=4)
    return dataloader

3.2 GPU 训练

李沐老师的环境是有多 GPU 的，我 kaggle 上只有一个 GPU，所以只用一个 GPU 训练了：

def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices):
    """用多GPU进行小批量训练"""
    if isinstance(X, list):
        X = [x.to(devices[0]) for x in X]
    else:
        X = X.to(devices[0])
    y = y.to(devices[0])
    net.train()
    trainer.zero_grad()
    pred = net(X)
    l = loss(pred, y)
    l.sum().backward()
    trainer.step()
    train_loss_sum = l.sum()
    train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y)
    return train_loss_sum, train_acc_sum

def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,
               devices=d2l.try_all_gpus()):
    """用多GPU进行模型训练"""
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0])
    for epoch in range(num_epochs):
        # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数
        metric = d2l.Accumulator(4)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = train_batch_ch13(
                net, features, labels, loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel())
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3],
                              None))
        test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc '
          f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on '
          f'{str(devices)}')

定义 train_with_data_aug 函数，使用图像增广来训练模型。该函数获取所有的 GPU，并使用Adam 作为训练的优化算法，将图像增广应用于训练集，最后调用刚刚定义的用于训练和评估模型的 train_ch13 函数：

batch_size, devices, net = 256, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10, 3)

def init_weights(m):
    if type(m) in [nn.Linear, nn.Conv2d]:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)

net.apply(init_weights)

def train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net, lr=0.001):
    train_iter = load_cifar10(True, train_augs, batch_size)
    test_iter = load_cifar10(False, test_augs, batch_size)
    loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
    trainer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, 10, devices)

使用 ResNet18 训练：

train_with_data_aug(train_augs, test_augs, net)