PyTorch实战|彩色图片识别
- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
- 🍖 原作者：K同学啊
一、 前期准备
1. 设置GPU
如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU
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")
devicedevice(type='cuda')
2. 导入数据
使用dataset下载CIFAR10数据集，并划分好训练集与测试集
使用dataloader加载数据，并设置好基本的batch_size
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)Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified
# 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))
imgs.shapetorch.Size([32, 3, 32, 32])
3. 数据可视化
⭐transpose((1, 2, 0))详解：
- 作用是对NumPy数组进行轴变换，
transpose函数的参数是一个元组，定义了新轴的顺序。原始PyTorch张量通常是以(C, H, W)的格式存储的，其中：
-
C是通道数（例如，RGB图像有3个通道）。H是图像的高度。W是图像的宽度。
transpose((1, 2, 0))将轴的顺序从(C, H, W)转换为(H, W, C)，这使得数据格式更适合可视化和处理
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]):
# 进行轴变换
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')
#plt.show() 如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码
二、构建简单的CNN网络
对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。
⭐1. torch.nn.Conv2d()详解
函数原型：
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)
关键参数说明：
- 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
- dilation (int or tuple, optional) - 扩张操作：控制kernel点（卷积核点）的间距，默认值:1。
- groups（int，可选）：将输入通道分组成多个子组，每个子组使用一组卷积核来处理。默认值为 1，表示不进行分组卷积。
- padding_mode (字符串,可选) – 'zeros', 'reflect', 'replicate'或'circular'. 默认：'zeros'
关于dilation参数图解：
⭐2. torch.nn.Linear()详解
函数原型：
torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)
关键参数说明：
- in_features：每个输入样本的大小
- out_features：每个输出样本的大小
⭐3. torch.nn.MaxPool2d()详解
函数原型：
torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)
关键参数说明：
- 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
⭐4. 关于卷积层、池化层的计算：
下面的网络数据shape变化过程为：
3, 32, 32（输入数据）
-> 64, 30, 30（经过卷积层1）-> 64, 15, 15（经过池化层1）
-> 64, 13, 13（经过卷积层2）-> 64, 6, 6（经过池化层2）
-> 128, 4, 4（经过卷积层3） -> 128, 2, 2（经过池化层3）
-> 512 -> 256 -> num_classes(10)
网络结构图：
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
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
1. 设置超参数
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)2. 编写训练函数
1. optimizer.zero_grad()
函数会遍历模型的所有参数，通过内置方法截断反向传播的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。
2. loss.backward()
PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的，autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。
具体来说，torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果你做完运算后使用tensor.backward()，所有的梯度就会自动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。
更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用loss.backward()后，会一层层的反向传播计算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad属性中。
如果没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。
3. optimizer.step()
step()函数的作用是执行一次优化步骤，通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的，所以在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。
注意：optimizer只负责通过梯度下降进行优化，而不负责产生梯度，梯度是tensor.backward()方法产生的。
# 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_loss3. 编写测试函数
测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器
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_loss4. 正式训练
1. model.train()
model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。
2. model.eval()
model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。
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。
epochs = 10
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')
四、 结果可视化
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()
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_52390875/article/details/144060454
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