Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet

Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet

  • LeNet
  • 模型训练
  • d2l库中常用函数介绍

LeNet

总体来看,LeNet(LeNet-5)由两个部分组成:

  • 卷积编码器:由两个卷积层组成;
  • 全连接层密集块:由三个全连接层组成。

Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet_第1张图片
每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层(即池化层)。请注意,虽然ReLU和最大汇聚层更有效,但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid激活函数。这些层将输入映射到多个二维特征输出,通常同时增加通道的数量。第一卷积层有6个输出通道,而第二个卷积层有16个输出通道。每个2×2池化操作通过空间下采样将维数减少4倍。卷积的输出形状由批量大小、通道数、高度、宽度决定。

在这里插入图片描述
为了将卷积块的输出传递给密集块,我们必须在小批量中展平每个样本。换言之,我们将这个四维输入转换成全连接层所期望的二维输入。这里的二维表示的第一个维度索引小批量中的样本,第二个维度给出每个样本的平面向量表示。LeNet的密集块有三个全连接层,分别有120、84和10个输出。因为我们在执行分类任务,所以输出层的10维对应于最后输出结果的数量。

模型的搭建程序如下所示:

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

class Reshape(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x.view(-1, 1, 28, 28)
    
net = nn.Sequential(
    Reshape(),
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))

下面,我们将一个大小为28×28的单通道(黑白)图像通过LeNet。通过在每一层打印输出的形状来查模型是否符合期望:
Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet_第2张图片

X = torch.rand(size=(1, 1, 28, 28), dtype=torch.float32)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,'output shape: \t',X.shape)
输出:
Conv2d output shape: 	 torch.Size([1, 6, 28, 28])
Sigmoid output shape: 	 torch.Size([1, 6, 28, 28])
AvgPool2d output shape: 	 torch.Size([1, 6, 14, 14])
Conv2d output shape: 	 torch.Size([1, 16, 10, 10])
Sigmoid output shape: 	 torch.Size([1, 16, 10, 10])
AvgPool2d output shape: 	 torch.Size([1, 16, 5, 5])
Flatten output shape: 	 torch.Size([1, 400])
Linear output shape: 	 torch.Size([1, 120])
Sigmoid output shape: 	 torch.Size([1, 120])
Linear output shape: 	 torch.Size([1, 84])
Sigmoid output shape: 	 torch.Size([1, 84])
Linear output shape: 	 torch.Size([1, 10])

请注意,在整个卷积块中,与上一层相比,每一层特征的高度和宽度都减小了。 第一个卷积层使用2个像素的填充,来补偿 5×55×5 卷积核导致的特征减少。 相反,第二个卷积层没有填充,因此高度和宽度都减少了4个像素。 随着层叠的上升,通道的数量从输入时的1个,增加到第一个卷积层之后的6个,再到第二个卷积层之后的16个。 同时,每个池化层的高度和宽度都减半。最后,每个全连接层减少维数,最终输出一个维数与结果分类数相匹配的输出。

模型训练

首先我们先加载数据集并定义好训练函数:

batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)
def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save
    """使用GPU计算模型在数据集上的精度"""
    if isinstance(net, nn.Module):
        net.eval()  # 设置为评估模式
        if not device:
            device = next(iter(net.parameters())).device
    # 正确预测的数量,总预测的数量
    metric = d2l.Accumulator(2)
    with torch.no_grad():
        for X, y in data_iter:
            if isinstance(X, list):
                # BERT微调所需的(之后将介绍)
                X = [x.to(device) for x in X]
            else:
                X = X.to(device)
            y = y.to(device)
            metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())
    return metric[0] / metric[1]
#@save
def train(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device):
    """用GPU训练模型(在第六章定义)"""
    def init_weights(m):
        if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d:
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
    net.apply(init_weights)
    print('training on', device)
    net.to(device)
    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    for epoch in range(num_epochs):
        # 训练损失之和,训练准确率之和,样本数
        metric = d2l.Accumulator(3)
        net.train()
        for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            optimizer.zero_grad()
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            y_hat = net(X)
            l = loss(y_hat, y)
            l.backward()
            optimizer.step()
            with torch.no_grad():
                metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])
            timer.stop()
            train_l = metric[0] / metric[2]
            train_acc = metric[1] / metric[2]
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (train_l, train_acc, None))
        test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f}, '
          f'test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec '
          f'on {str(device)}')

下面我们开始训练和评估:

lr, num_epochs = 0.9, 10
train(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet_第3张图片

d2l库中常用函数介绍

在这次示例中我们用到了很多dl2库中封装好的函数,这个库是《动手学深度学习》中配套的学习库,这里面封装了训练、可视化等常用函数和类,在这里我们简单介绍一下这次示例中用到的几个。

1.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None)

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):
    """Download the Fashion-MNIST dataset and then load it into memory."""
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data",
                                                    train=True,
                                                    transform=trans,
                                                    download=True)
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data",
                                                   train=False,
                                                   transform=trans,
                                                   download=True)
    return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                            num_workers=get_dataloader_workers()),
            data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,
                            num_workers=get_dataloader_workers()))

这个数据集比较简单,就是获取mnist手写数字数据集和训练集的dataloader用于后续的训练和测试。

2.accuracy(y_hat, y)

def accuracy(y_hat, y):
    """Compute the number of correct predictions."""
    if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1:
        y_hat = d2l.argmax(y_hat, axis=1)
    cmp = d2l.astype(y_hat, y.dtype) == y
    return float(d2l.reduce_sum(d2l.astype(cmp, y.dtype)))

这个函数用于在图像分类中判断网络的预测值与真实值是否相同,相同则返回1,不同则返回0,函数的输入分别是网络预测的输出和图像分类的标签,例如d2l.accuracy(net(X), y)

3.Accumulator类

class Accumulator:
    """For accumulating sums over `n` variables."""
    def __init__(self, n):
        self.data = [0.0] * n

    def add(self, *args):
        self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]

    def reset(self):
        self.data = [0.0] * len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

这是一个用于存储数据的类,实例化的输入是你想存储的浮点数的个数。例如在这个示例中,我们想存储预测正确的数量和总预测的数量,所以我们实例化为metric = d2l.Accumulator(2)

当我们调用.add函数时,即可在原先值的基础上加上新输入的值,.add函数输入的个数与前面初始化时定义的个数相同,例如metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())

在取出数据时我们只需要给出对应的索引即可,例如在此示例中,metric[0]代表预测正确的数量,metric[1]代表总预测的数量,令metric[0]/metric[1]即可得出预测正确的比例。

4.Animator类

class Animator:
    """For plotting data in animation."""
    def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
                 ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',
                 fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,
                 figsize=(3.5, 2.5)):
        # Incrementally plot multiple lines
        if legend is None:
            legend = []
        d2l.use_svg_display()
        self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)
        if nrows * ncols == 1:
            self.axes = [self.axes,]
        # Use a lambda function to capture arguments
        self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(self.axes[
            0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)
        self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts

    def add(self, x, y):
        # Add multiple data points into the figure
        if not hasattr(y, "__len__"):
            y = [y]
        n = len(y)
        if not hasattr(x, "__len__"):
            x = [x] * n
        if not self.X:
            self.X = [[] for _ in range(n)]
        if not self.Y:
            self.Y = [[] for _ in range(n)]
        for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):
            if a is not None and b is not None:
                self.X[i].append(a)
                self.Y[i].append(b)
        self.axes[0].cla()
        for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):
            self.axes[0].plot(x, y, fmt)
        self.config_axes()
        display.display(self.fig)
        display.clear_output(wait=True)

这是一个用于可视化数据曲线的类,实例化的输入包括x和y轴的标题(xlabel&ylabel)、图例(legend)、x和y轴的单位(xscale&yscale)、x和y轴的取值范围(xlim&ylim)、图片的大小(figsize)等。例如在此示例中,我们想要观察训练损失、训练时的正确率和测试集的正确率三条曲线,因此我们可以实例化为animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])

调用.add函数即可将我们想要可视化的数据输出到图像上,.add函数的输入是数据的横纵坐标x和y,其中输入x为单个值,输入y可以是单个值也可以是一个元组或列表,长度与legend长度一致,没有数据时用None代替。例如:

animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, 5],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
for i in range(6):
    animator.add(i, [1,2,3])

输出为:
Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet_第4张图片
在此示例中,我们想要观察训练损失、训练时的正确率和测试集的正确率三条曲线,因此我们在训练时调用
animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (train_l, train_acc, None))
在测试时调用animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)),三条曲线将被画在同一张图里。

5.try_gpu(i=0)

def try_gpu(i=0):
    """Return gpu(i) if exists, otherwise return cpu()."""
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')

检测是否有gpu,如果有则返回gpu设备,没有则返回cpu,常于net.to(device)X.to(device)y.to(device)等配合使用。

6.time类

class Timer:
    """Record multiple running times."""
    def __init__(self):
        self.times = []
        self.start()

    def start(self):
        """Start the timer."""
        self.tik = time.time()

    def stop(self):
        """Stop the timer and record the time in a list."""
        self.times.append(time.time() - self.tik)
        return self.times[-1]

    def avg(self):
        """Return the average time."""
        return sum(self.times) / len(self.times)

    def sum(self):
        """Return the sum of time."""
        return sum(self.times)

    def cumsum(self):
        """Return the accumulated time."""
        return np.array(self.times).cumsum().tolist()
  • start:记录当前时间
  • stop:返回经过的时间,即stop-start
  • avg:返回所有经过的时间的平均值
  • sum:返回所有经过的时间的总和
  • cumsum:返回一个列表,列表中第n个元素为第n-1个元素的值加上第n段时间的和,即前面所有累积的时间和

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