NNDL 实验六 卷积神经网络（5）使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类

5.5 实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务
图像分类（Image Classification）

计算机视觉中的一个基础任务，将图像的语义将不同图像划分到不同类别。

很多任务可以转换为图像分类任务。

比如人脸检测就是判断一个区域内是否有人脸，可以看作一个二分类的图像分类任务。

 

数据集：CIFAR-10数据集，
网络：ResNet18模型，
损失函数：交叉熵损失，
优化器：Adam优化器，Adam优化器的介绍参考NNDL第7.2.4.3节。
评价指标：准确率。
5.5.1 数据处理

import os
import pickle
import numpy as np
 
def load_cifar10_batch(folder_path, batch_id=1, mode='train'):
    if mode == 'test':
        file_path = os.path.join(folder_path, 'test_batch')
    else:
        file_path = os.path.join(folder_path, 'data_batch_'+str(batch_id))
 
    # 加载数据集文件
    with open(file_path, 'rb') as batch_file:
        batch = pickle.load(batch_file, encoding = 'latin1')
 
    imgs = batch['data'].reshape((len(batch['data']),3,32,32)) / 255.
    labels = batch['labels']
 
    return np.array(imgs, dtype='float32'), np.array(labels)
 
imgs_batch, labels_batch = load_cifar10_batch(folder_path='D:\\qq\\1916645844\\FileRecv\\cifar-10-batches-py',
                                                batch_id=1, mode='train')
# 打印一下每个batch中X和y的维度
print("batch of imgs shape: ", imgs_batch.shape, "batch of labels shape: ", labels_batch.shape)

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
import PIL.Image as Image
 
class CIFAR10Dataset(Dataset):
    def __init__(self, folder_path='D:\\qq\\1916645844\\FileRecv\\cifar-10-batches-py', mode='train'):
        if mode == 'train':
            # 加载batch1-batch4作为训练集
            self.imgs, self.labels = load_cifar10_batch(folder_path=folder_path, batch_id=1, mode='train')
            for i in range(2, 5):
                imgs_batch, labels_batch = load_cifar10_batch(folder_path=folder_path, batch_id=i, mode='train')
                self.imgs, self.labels = np.concatenate([self.imgs, imgs_batch]), np.concatenate([self.labels, labels_batch])
        elif mode == 'dev':
            # 加载batch5作为验证集
            self.imgs, self.labels = load_cifar10_batch(folder_path=folder_path, batch_id=5, mode='dev')
        elif mode == 'test':
            # 加载测试集
            self.imgs, self.labels = load_cifar10_batch(folder_path=folder_path, mode='test')
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((224, 224)),transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])
 
    def __getitem__(self, idx):
        img, label = self.imgs[idx], self.labels[idx]
        img = img.transpose(1, 2, 0)
        img = Image.fromarray(np.uint8(img))
        img = self.transform(img)
        return img, label
 
    def __len__(self):
        return len(self.imgs)
 
train_dataset = CIFAR10Dataset(folder_path='D:\\qq\\1916645844\\FileRecv\\cifar-10-batches-py', mode='train')
dev_dataset = CIFAR10Dataset(folder_path='D:\\qq\\1916645844\\FileRecv\\cifar-10-batches-py', mode='dev')
test_dataset = CIFAR10Dataset(folder_path='D:\\qq\\1916645844\\FileRecv\\cifar-10-batches-py', mode='test')

5.5.2 模型构建
使用飞桨高层API中的Resnet18进行图像分类实验。

 

from torchvision.models import resnet18
 
resnet18_model = resnet18()
# print(resnet18_model)

torchvision.models.resnet18()

什么是“预训练模型”？什么是“迁移学习”？（必做）

import torch.nn.functional as F
import torch.optim as opt
 
# 指定运行设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
# 学习率大小
lr = 0.01
# 批次大小
batch_size = 64 
# 加载数据
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) 
# 定义网络
model = resnet18_model
model.to(device)
# 定义优化器，这里使用Adam优化器以及l2正则化策略，相关内容在7.3.3.2和7.6.2中会进行详细介绍
optimizer = opt.SGD(model.parameters(),lr=lr, momentum=0.9)
# 定义损失函数
loss_fn = F.cross_entropy
# 定义评价指标
metric = Accuracy()
# 实例化RunnerV3
runner = RunnerV3(model, optimizer, loss_fn, metric)
# 启动训练
log_steps = 3000
eval_steps = 3000
runner.train(train_loader, dev_loader, num_epochs=30, log_steps=log_steps,
                eval_steps=eval_steps, save_path="best_model.pdparams")

比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果。（必做）

import torch
# 新增准确率计算函数
def accuracy(preds, labels):
    """
    输入：
        - preds：预测值，二分类时，shape=[N, 1]，N为样本数量，多分类时，shape=[N, C]，C为类别数量
        - labels：真实标签，shape=[N, 1]
    输出：
        - 准确率：shape=[1]
    """
    print(preds)
    # 判断是二分类任务还是多分类任务，preds.shape[1]=1时为二分类任务，preds.shape[1]>1时为多分类任务
    if preds.shape[1] == 1:
        # 二分类时，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
        # 使用'torch.can_cast'将preds的数据类型转换为float32类型
        preds = torch.can_cast((preds>=0.5).dtype,to=torch.float32)
    else:
        # 多分类时，使用'torch.argmax'计算最大元素索引作为类别
        preds = torch.argmax(preds,dim=1)
        torch.can_cast(preds.dtype,torch.int32)
    return torch.mean(torch.tensor((preds == labels), dtype=torch.float32))
 
 
class Accuracy():
    def __init__(self):
        """
        输入：
           - is_logist: outputs是logist还是激活后的值
        """
 
        # 用于统计正确的样本个数
        self.num_correct = 0
        # 用于统计样本的总数
        self.num_count = 0
 
        self.is_logist = True
 
    def update(self, outputs, labels):
        """
        输入：
           - outputs: 预测值, shape=[N,class_num]
           - labels: 标签值, shape=[N,1]
        """
 
        # 判断是二分类任务还是多分类任务，shape[1]=1时为二分类任务，shape[1]>1时为多分类任务
        if outputs.shape[1] == 1: # 二分类
            outputs = torch.squeeze(outputs, axis=-1)
            if self.is_logist:
                # logist判断是否大于0
                preds = torch.can_cast((outputs>=0), dtype=torch.float32)
            else:
                # 如果不是logist，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
                preds = torch.can_cast((outputs>=0.5), dtype=torch.float32)
        else:
            # 多分类时，使用'paddle.argmax'计算最大元素索引作为类别
            preds = torch.argmax(outputs, dim=1).int()
 
        # 获取本批数据中预测正确的样本个数
        labels = torch.squeeze(labels, dim=-1)
        batch_correct = torch.sum(torch.tensor(preds == labels, dtype=torch.float32)).cpu().numpy()
        batch_count = len(labels)
 
        # 更新num_correct 和 num_count
        self.num_correct += batch_correct
        self.num_count += batch_count
 
    def accumulate(self):
        # 使用累计的数据，计算总的指标
        if self.num_count == 0:
            return 0
        return self.num_correct / self.num_count
 
    def reset(self):
        # 重置正确的数目和总数
        self.num_correct = 0
        self.num_count = 0
 
    def name(self):
        return "Accuracy"

class RunnerV3(object):
    def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric, **kwargs):
        self.model = model
        self.optimizer = optimizer
        self.loss_fn = loss_fn
        self.metric = metric  # 只用于计算评价指标
 
        # 记录训练过程中的评价指标变化情况
        self.dev_scores = []
 
        # 记录训练过程中的损失函数变化情况
        self.train_epoch_losses = []  # 一个epoch记录一次loss
        self.train_step_losses = []  # 一个step记录一次loss
        self.dev_losses = []
 
        # 记录全局最优指标
        self.best_score = 0
 
    def train(self, train_loader, dev_loader=None, **kwargs):
        # 将模型切换为训练模式
        self.model.train()
 
        # 传入训练轮数，如果没有传入值则默认为0
        num_epochs = kwargs.get("num_epochs", 0)
        # 传入log打印频率，如果没有传入值则默认为100
        log_steps = kwargs.get("log_steps", 100)
        # 评价频率
        eval_steps = kwargs.get("eval_steps", 0)
 
        # 传入模型保存路径，如果没有传入值则默认为"best_model.pdparams"
        save_path = kwargs.get("save_path", "best_model.pdparams")
 
        custom_print_log = kwargs.get("custom_print_log", None)
 
        # 训练总的步数
        num_training_steps = num_epochs * len(train_loader)
 
        if eval_steps:
            if self.metric is None:
                raise RuntimeError('Error: Metric can not be None!')
            if dev_loader is None:
                raise RuntimeError('Error: dev_loader can not be None!')
 
        # 运行的step数目
        global_step = 0
 
        # 进行num_epochs轮训练
        for epoch in range(num_epochs):
            # 用于统计训练集的损失
            total_loss = 0
            for step, data in enumerate(train_loader):
                X, y = data
                X = X.cuda()
                y = y.cuda()
                # 获取模型预测
                logits = self.model(X)
                logits = logits.cuda()
                y = y.to(dtype=torch.int64)
                loss = self.loss_fn(logits, y)  # 默认求mean
                total_loss += loss
 
                # 训练过程中，每个step的loss进行保存
                self.train_step_losses.append((global_step, loss.item()))
 
                if log_steps and global_step % log_steps == 0:
                    print(
                        f"[Train] epoch: {epoch}/{num_epochs}, step: {global_step}/{num_training_steps}, loss: {loss.item():.5f}")
 
                # 梯度反向传播，计算每个参数的梯度值
                loss.backward()
 
                if custom_print_log:
                    custom_print_log(self)
 
                # 小批量梯度下降进行参数更新
                self.optimizer.step()
                # 梯度归零
                optimizer.zero_grad()
 
                # 判断是否需要评价
                if eval_steps > 0 and global_step > 0 and \
                        (global_step % eval_steps == 0 or global_step == (num_training_steps - 1)):
 
                    dev_score, dev_loss = self.evaluate(dev_loader, global_step=global_step)
                    print(f"[Evaluate]  dev score: {dev_score:.5f}, dev loss: {dev_loss:.5f}")
 
                    # 将模型切换为训练模式
                    self.model.train()
 
                    # 如果当前指标为最优指标，保存该模型
                    if dev_score > self.best_score:
                        self.save_model(save_path)
                        print(
                            f"[Evaluate] best accuracy performence has been updated: {self.best_score:.5f} --> {dev_score:.5f}")
                        self.best_score = dev_score
 
                global_step += 1
 
            # 当前epoch 训练loss累计值
            trn_loss = (total_loss / len(train_loader)).item()
            # epoch粒度的训练loss保存
            self.train_epoch_losses.append(trn_loss)
 
        print("[Train] Training done!")
 
    # 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
    @torch.no_grad()
    def evaluate(self, dev_loader, **kwargs):
        assert self.metric is not None
 
        # 将模型设置为评估模式
        self.model.eval()
 
        global_step = kwargs.get("global_step", -1)
 
        # 用于统计训练集的损失
        total_loss = 0
 
        # 重置评价
        self.metric.reset()
 
        # 遍历验证集每个批次
        for batch_id, data in enumerate(dev_loader):
            X, y = data
            X = X.cuda()
            y = y.cuda()
            # 计算模型输出
            logits = self.model(X)
            logits = logits.cuda()
            # 计算损失函数
            y=y.to(dtype=torch.int64)
            loss = self.loss_fn(logits, y).item()
            # 累积损失
            total_loss += loss
 
            # 累积评价
            self.metric.update(logits, y)
 
        dev_loss = (total_loss / len(dev_loader))
        dev_score = self.metric.accumulate()
 
        # 记录验证集loss
        if global_step != -1:
            self.dev_losses.append((global_step, dev_loss))
            self.dev_scores.append(dev_score)
 
        return dev_score, dev_loss
 
    # 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
    @torch.no_grad()
    def predict(self, x, **kwargs):
        # 将模型设置为评估模式
        self.model.eval()
        # 运行模型前向计算，得到预测值
        logits = self.model(x)
        return logits
 
    def save_model(self, save_path):
        torch.save(self.model.state_dict(), save_path)
 
    def load_model(self, model_path):
        state_dict = torch.load(model_path)
        self.model.load_state_dict(state_dict)

resnet = models.resnet18(pretrained=True)
resnet = models.resnet18(pretrained=False)
ref：

【深度学习】使用预训练模型_DrCrypto的博客-CSDN博客_深度学习预训练模型操作

pytorch学习笔记之加载预训练模型_AI算法札记的博客-CSDN博客_pytorch加载预训练模型

思考题
1.阅读《Deep Residual Learning for Image Recognition》，了解5种深度的ResNet（18,34,50,101和152），并简单谈谈自己的看法。（选做）

这5种深度的resnet，分别是18，34，50，101和152，首先看表最左侧，我们发现所有的网络都分成5部分，分别是：conv1，conv2_x，conv3_x，conv4_x，conv5_x

101-layer那列，我们先看看101-layer是不是真的是101层网络，首先有个输入7x7x64的卷积，然后经过3 + 4 + 23 + 3 = 33个building block，每个block为3层，所以有33 x 3 = 99层，最后有个fc层(用于分类)，所以1 + 99 + 1 = 101层，确实有101层网络；

注：101层网络仅仅指卷积或者全连接层，而激活层或者Pooling层并没有计算在内； 这里我们关注50-layer和101-layer这两列，可以发现，它们唯一的不同在于conv4_x，ResNet50有6个block，而ResNet101有23个block，查了17个block，也就是17 x 3 = 51层。

在使用了ResNet的结构后，可以发现层数不断加深导致的训练集上误差增大的现象被消除了，ResNet 网络的训练误差会随着层数增大而逐渐减小，并且在测试机上的表现也会变好，在ResNet推出后不久，Google就借鉴了ResNet的精髓，提出了 Inception V4和 Inception-ResNet-V2，并通过融合这两个模型，在 ILSVRC数据集上取得了惊人的 3.08%的错误率。可见，ResNet及其思想对卷积神经网络研究的贡献确实非常显著，具有很强的推广性。

layer3和layer4结构和layer2相同，无非就是通道数变多，输出尺寸变小；

ResNet18、34、50、101和152都是基于Basicblock，结构非常相似，差别只在于每个layer的block数。

2.用自己的话简单评价：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet（选做）

LeNet:1.相比MLP，LeNet使用了相对更少的参数，获得了更好的结果。

2.设计了maxpool来提取特征。

AlexNet：AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速。

VGG：

• 小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1）；

• 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部为2x2的池化核；

• 层数更深特征图更宽。基于前两点外，由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高，使得模型架构上更深更宽的同时，计算量的增加放缓；

• 全连接转卷积。网络测试阶段将训练阶段的三个全连接替换为三个卷积，测试重用训练时的参数，使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制，因而可以接收任意宽或高为的输入。

GoogLeNet：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。

ResNet：1.超深的网络结构（超过1000层）。
2.提出residual（残差结构）模块。
3.使用Batch Normalization 加速训练（丢弃dropout）。

 

总结

使用思维导图全面总结CNN（必做）