深度学习Week2-彩色图片识别（Pytorch）

 

目录

一、前期准备

1.1老规矩设置GPU

1.2导入数据

1.3数据可视化

 二、构建简单的CNN网络

2.1torch.nn.Conv2d()详解

2.2 torch.nn.Linear()详解

2.3torch.nn.MaxPool2d()详解

2.4代码

三、训练模型

3.1设置超参数

3.2编写训练函数

3.3编写测试函数

3.4正式训练

四、结果可视化

五、总结

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本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客
参考文章：[365天深度学习训练营-第P2周：彩色识别]
原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]

一、前期准备

1.1老规矩设置GPU

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

print(device)

cuda   //输出

1.2导入数据

参数的解释参考week1的导入语法，用dataset下载CIFAR10数据集，并分好类

train_ds = torchvision.datasets.CIFAR10('data',
                                      train=True,
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

test_ds  = torchvision.datasets.CIFAR10('data',
                                      train=False,
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

 

设置好batch_siez,用dataloader加载数据 ，最后测试输出一下

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)

test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)
# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
print(imgs.shape)

torch.Size([32, 3, 32, 32])        //输出

1.3数据可视化

用week1提到的squeeze（）函数，将矩阵shape中维度为1的去除，最后展示二十张图

import numpy as np

 # 指定图片大小，图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)
plt.figure(figsize=(20, 5))
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 维度缩减
    npimg = imgs.numpy().transpose((1, 2, 0))
    # 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')

 二、构建简单的CNN网络

CNN网络一般由特征提取网络和分类网络构成，特征提取网络用于提取图片的特征，后者将图片进行分类。

2.1torch.nn.Conv2d()详解

nn.Conv2d为卷积层，用于提取图片的特征，传入参数为输入channel，输出channel，池化核大小

 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

参数说明：

• in_channels ( int ) – 输入图像中的通道数

• out_channels ( int ) – 卷积产生的通道数

• kernel_size ( int or tuple ) – 卷积核的大小

• stride ( int or tuple , optional ) -- 卷积的步幅。默认值：1

• padding ( int , tuple或str , optional ) – 添加到输入的所有四个边的填充。默认值：0

• padding_mode (字符串,可选) – 'zeros', 'reflect', 'replicate'或'circular'. 默认：'zeros'

2.2 torch.nn.Linear()详解

nn.Linear为全连接层，对输入数据应用线性变换。参数（每个输入样本大小，每个输出样本大小）

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

参数说明：

• in_features：每个输入样本的大小

• out_features：每个输出样本的大小

2.3torch.nn.MaxPool2d()详解

nn.MaxPool2d为池化层，进行下采样，用更高层的抽象表示图像特征，传入参数为池化核大小

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

 参数说明：

• kernel_size：最大的窗口大小

• stride：窗口的步幅，默认值为kernel_size

• padding：填充值，默认为0

• dilation：控制窗口中元素步幅的参数

2.4代码

import torch.nn.functional as F

num_classes = 10  # 图片的类别数

class Model(nn.Module):
     def __init__(self):
        super().__init__()
         # 特征提取网络
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)   # 第一层卷积,卷积核大小为3*3
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)       # 设置池化层，池化核大小为2*2
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)  # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 
                                      
        # 分类网络
        self.fc1 = nn.Linear(512, 256)          
        self.fc2 = nn.Linear(256, num_classes)
     # 前向传播
     def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool3(F.relu(self.conv3(x)))
        
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)

        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
       
        return x

加载并打印模型（从week1拿的，改都不用改）

from torchinfo import summary
# 将模型转移到GPU中（我们模型运行均在GPU中进行）
model = Model().to(device)

summary(model)

三、训练模型

3.1设置超参数

同week1

loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate = 1e-2 # 学习率
opt        = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)

3.2编写训练函数

三个常用的同week1，这里再简单说明一下

1. optimizer.zero_grad()

梯度值grad属性清为0，即上一次梯度记录被清空。

2. loss.backward()

反向传播，会自动计算出对应的梯度，loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

3. optimizer.step()

进行优化步骤，通过梯度下降来更新参数的值。写在loss.backward()之后。

代码：或许是与week1处理数据类似，代码部分和week1一样。

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小，一共60000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率
    
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        
        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新
        
        # 记录acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
            
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

3.3编写测试函数

训练函数和测试函数差别不大，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不用优化器

（所以测试函数代码部分和week1一样）

def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小，一共10000张图片
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()
 
    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches
 
    return test_acc, test_loss

3.4正式训练

1. model.train()

启动Batch Normalization （BN）和 Dropout。保证前者能够用到每一批数据的均值和方差，对后者将随机取一部分网络连接来训练更新参数。

2. model.eval()

不启用 Batch Normalization 和 Dropout。保证前者能用到所有训练数据集和方差，所以训练过程中BN层的这两个值要保持不变。对后者也是用到所有网络连接，所以要放弃随机舍弃神经元。

训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。

代码又同week1...：

epochs     = 10   #代表训练x轮，自己可以设
train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []
 
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

 只训练了十轮，准确率不到6成，想要更高准确率就多训练几轮。

四、结果可视化

由于参数大致相同，代码也同week1

import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率
 
epochs_range = range(epochs)
 
plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)
 
plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
 
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

五、总结

基本就是week1的翻版...数据啥的也都是dataset下的，除了CNN网络的搭建有一点区别，希望能帮助我们这种小白举一反三。