PyTorch计算机视觉训练中的基础知识点和细节

一般用pytorch进行深度学习的简单流程大概是：
先使用训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化；然后使用优化好的模型对测试数据进行预测，对比预测值和真实值之间的损失值，同时计算出结果预测的准确率。

预备知识

1. pytorch中图像处理主要用到两个核心库，torch和torchvision
2. torch.nn中的类是实现网络搭建的核心类
3. torchvision主要实现数据处理，导入和预览等

对于一般的数据集如MNIST，COCO,ImageNet，CIFCAR等都可以通过torchvision.datasets快速下载

from torchvision import datasets 
data_train  = datasets.MNIST(
  			root='../data/',#指定数据集下载之后存放的路径
  			transfrom = transform,#指定导入数据集时需要对数据进行哪种变换
  			train = True,#指定数据集下载完成之后需要载入哪一部分数据
  			download = True
)

torch.transforms

torch.transforms 中提供了丰富的类对载入数据进行变换，之所以要进行数据变换，是因为不同的网络对于输入图像的大小尺寸，通道数要求不一样
pytorch中的要求的图像数据的格式为
[batch,channels,height,width]
（1）torchvison.transforms.Resize:对于载入的图片数据按我们需求的大小进行缩放。
输入参数：整型数据或者类似于(h,w)的序列，其中h为高度，w为宽度，但是如果使用的是一个整型数据，那么表示缩放的宽度和高度都是这个整型数据值

（2）torchvison.transforms.Scale:用于对载入的图片数据按我们需求的大小进行缩放，用法与Resize类似，但是现在使用Scale会提示你，这个函数已经不推荐使用了，所以一般读取图像数据后，如果要进行图像的缩放，推荐使用Resize，同时，numpy和opencv中也有很多缩放的工具

（3）torchvision.transforms.CenterCrop:用于对载入的图片以图片中心为参考点，按我们需要的大小进行裁剪。
输入参数：同（1）

（4）torchvision.transfroms.RandomCrop:用于对载入的图片按我们需要的大小继续随机裁剪。
输入参数：同（1）

（5）torchvision.transforms.RandomHorizontalFilp:用于对载入的图片按随机概率机芯水平翻转。
输入参数：可以自定义一个概率值，默认是0.5

（6）torchvision.transforms.RandomVerticalFilp:用于对载入的图片按随机概率进行垂直翻转。
输入参数：同（5）

（7）torchvision.transforms.ToTensor:用于对载入的图片数据进行类型转换，将之前构成PIL图片的数据转换成Tensor数据类型的变量，让Pytorch能够对其进行计算和处理

（8）torchvision.transforms.ToPILImage:用于将Tensor变量的数据转换成PIL图片

细节点：

采用opencv或者PIL读取图像数据，有以下需要注意的点：
1.opencv读取图像不管是灰度图还是RGB彩图，都默认读成彩图，因此在特定任务下需要对图像通道进行改变。而且通过cv2加载的图片，默认色道格式为BGR，可通过cv2.cvtColor函数进行转换；通过PIL加载的图片，默认色道格式为RGB，可通过图像的convert方法进行转换。
2.opencv读取图像后，数据类型是
PIL读取图像后数据类型是
3.PIL读取图像（不论是灰度图还彩色图）不显示通道数，而opencv在读取灰度图时不显示通道数,但转换成tensor之后，会显示（而且通常是第一个维度为通道数，之后再进行扩展维度，将batch加入到tensor之中后，便可以送入训练好的模型进行测试）
4.将图像数据加载转换为tensor时（不采用transforms变换时），需要进行transpose，即扩充图像数据维度使其变成pytorch希望的图像数据形式[batch,channels,height,width]
5.读取的图像都可以直接通过torchvision.transfroms这个图像预处理工具进行变换，效率较高，同时这里有个魔鬼细节由上述(7)(8)也可以看出这一点，pytorch比较支持PIL与tensor的转换，transfroms.Compose只接受PIL转换来的图像也就是输入数据类型要是****

from torchvision import transfroms 
#数据变换
normalize = transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])#用于标准化
transfrom = transforms.Compose(
					transfroms.Resize(size=[28,28]),#对图像大小进行缩放
					transfroms.ToTensor(),#转换成tensor
					nomalize#标准化，可自定义，如上所示
					)
#读取图像
#采用PIL
img = Image.open(path)#如需要转换成RGB则.convert('RGB')，如需转换成GRAY,则.convert('L')
img = transform(img)#数据变换
img = img.unsqeeze(0)#升维 ，dim=0之前加一维

#采用opencv
img = cv.imread(path)#读取数据
img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#彩图换成灰度图
#细节点，opencv读取图像数据后的输出是ndarray数组，需要将其转换成PIL.Image.Image类型
img = Image.fromarray(img)#转换成PIL类型
img = transfrom(img)#数据变换
img = img.unsqeeze(0)

有些步骤熟练了可以直接连着写，看起来就会比较简洁

数据预览和数据装载

数据下载完成之后，还需要对数据进行装载。
我们可以理解为，数据载入是对图片的处理，在完成处理之后，我们需要将这些图片打包好送入模型进行训练，而装载就是打包的过程
数据的装载使用的是torch.utils.data.DataLoader类

data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(
				dataset=data_train,#指定载入的数据集名称
				batch_size = 64,#设置每个包中的图片数据个数
				shuffle = True)#表示装载过程中会将数据随机打乱顺序并进行打包

数据预览

images , labels = next(iter(data_loader_train))
img = torchvision.utils.make_grid(images)

‘’’
iter,next获取一个批次的图片数据和其对应的图片标签
torchvision.utils中的make_gird类方法将一个批次的图片构造成网格模式。
需要输入的参数是一个批次的装载数据，每个批次的装载数据都是4维的，分别是batch_size,channel,height,weight ，对应一个批次中的数据个数，每张图片的色彩通道，每张图片的高度和宽度。
经过torch.utils.make_grid之后，图片维度变成了(channel,height,weight)，这个批次的图片全部被整合到一起，所以在这个维度中对应的值也和以前不一样了，但是色彩通道数保持不变

若要用matplotlib将数据显示成正常图片格式，则使用的数据首先必须是数组，其次这个数组的维度必须是（height，weight，channel），即色彩通道数在最后面。所以还需要通过numpy和transpose完成原始数据类型的转换和数据维度的交换

如果是读取灰度图，即通道数为1的图像，那么在用matplotlib显示图像时，需要将cmap赋值为’gray’，不然显示出来的图像色彩会有偏差

plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.show()

模型搭建

搭建模型是使用torch.nn中的类来完成的，例如：
卷积层使用torch.nn.Conv2d类方法搭建
激活层使用torch.nn.ReLU类方法搭建
池化层使用torch.nn.MaxPool2d类方法搭建
全连接层使用torch.nn.Linear类方法搭建
其他自定义的结构，都可以通过组合卷积池化等自定义

同时常用的方法，还可以在nn.functional中找到
部分的具体方法解释如下（均在torch.nn中）:

（1）卷积层

常见的如下：

Conv2d:
主要的输入参数：输入通道数，输出通道数，卷积核大小，卷积核移动步长和Padding的值。
其中输入通道数和输出通道数是整型，分别用于确定输入数据的层数和输出数据的层数。
卷积核大小的数据类型是整型，用于确定卷积核的大小
卷积核移动步长的数据类型是整型，用于确定卷积核每次滑动的步长
Paddingde的数据类型是整型，值为0表示不进行边界像素的填充，值大于0表示增加数字所对应边界像素层数

（2）激活层

ReLU:
既可以直接从nn模块调用ReLU，也可以从nn.functional中调用relu，这两个在构建模型激活层的作用是一样的。
Sigmoid:
与ReLU一样，可以nn.Sigmoid也可以nn.functional.sigmoid
…

（3）池化层

常用的有MaxPool2d和
MaxPool2d:用于实现CNN中的最大池化层
主要输入参数:池化窗口大小，池化窗口移动步长和Paddingde值

（4）全连接层

Linear:：对传入的数据应用线性变换:
$$y=x{A}^T+b$$也就是实现全连接的目的
主要输入参数：输入大小，输出大小，偏差默认为True，表示需要学习偏差
…

（5）Dropout

用于防止CNN在训练过程中发生过拟合，其工作原理简单来说就是在模型训练过程中，以一定的随机概率将CNN的部分参数归零，以达到减少相邻两层神经连接的目的
输入参数：概率值，默认为0.5

model搭建

eg：

import torch.nn as nn
from torch.nn.functional as F
#LeNet5最初是用于解决手写数字集MNIST的10分类任务,输入是1×32×32的灰度图像
class LeNet5(nn.Module):
	def __init__(self):
		super(LeNet5,self).__init__()
		self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5)#output 6*28*28
		self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2)#output 6*14*14
		self.conv2 = nn.Conv2d(6,16,5)#output 16*10*10 
		self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,2)#output 16*5*5
		self.fc1 = nn.Linear(120)#output 120
		self.fc2 = nn.Linear(84)#output 84
		self.fc3 = nn.Linear(10)#output 10
	def forward(self,x):
		x = self.conv1(x)
		x = F.relu(x)
		x = self.pool1(x)
		x = self.conv2(x)
		x = F.relu(x)
		x = self.pool2(x)
		x = x.view(16*5*5)
		x = F.relu(self.fc1(x))
		x = F.relu(self.fc2(x))
		x = self.fc3(x)
		return x
	

可以看出上面这种代码风格还是比较详细的，下面试试另一种代码风格，让model变得更加简洁一点

class LeNet5(nn.Module):
	def __init__(self):
		self.conv = nn.Sequential(
		 				nn.Conv2d(),
		 				nn.ReLU(),
		 				nn.MaxPool(),
		 				nn.Conv2d(),
		 				nn.ReLU(),
		 				nn.MaxPool()		
		)
		self.dense = nn.Sequential(
						nn.Linear(),
						nn.ReLU(),
						nn.Linear(),
						nn.ReLU(),
						nn.Linear()
		)
	def forward(self,x):
		x = self.conv(x)
		x = x.view(-1,16*5*5)
		x = self.dense(x)
		return x 

更多详细介绍请参考PyTorch官方文档
PyToch官方文档