Python+Pytorch实战之彩色图片识别

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")

device

device(type='cuda')

2. 导入数据

使用dataset下载MNIST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

torchvision.datasets.MNIST详解

torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，我们可以通过代码在线下载数据，这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

函数原型：

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

参数说明：

• root (string) ：数据地址

• train (string) ：True = 训练集，False = 测试集

• download (bool,optional) : 如果为True，从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下。

• transform (callable, optional )：这里的参数选择一个你想要的数据转化函数，直接完成数据转化

• target_transform (callable,optional) ：接受目标并对其进行转换的函数/转换。

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

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))
imgs.shape

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

3. 数据可视化

squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），使用过这个函数后，结果为（5, ）。

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

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 * 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

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

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)

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)

=================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Param #
=================================================================
Model                                    --
├─Conv2d: 1-1                            1,792
├─MaxPool2d: 1-2                         --
├─Conv2d: 1-3                            36,928
├─MaxPool2d: 1-4                         --
├─Conv2d: 1-5                            73,856
├─MaxPool2d: 1-6                         --
├─Linear: 1-7                            131,328
├─Linear: 1-8                            2,570
=================================================================
Total params: 246,474
Trainable params: 246,474
Non-trainable params: 0
=================================================================

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_loss

3. 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_loss

4. 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')

Epoch: 1, Train_acc:13.5％, Train_loss:2.280, Test_acc:19.8％，Test_loss:2.150
Epoch: 2, Train_acc:24.6％, Train_loss:2.022, Test_acc:29.0％，Test_loss:1.931
Epoch: 3, Train_acc:33.2％, Train_loss:1.811, Test_acc:36.9％，Test_loss:1.712
Epoch: 4, Train_acc:40.4％, Train_loss:1.637, Test_acc:40.8％，Test_loss:1.609
Epoch: 5, Train_acc:44.0％, Train_loss:1.535, Test_acc:46.4％，Test_loss:1.470
Epoch: 6, Train_acc:47.4％, Train_loss:1.449, Test_acc:47.4％，Test_loss:1.432
Epoch: 7, Train_acc:50.9％, Train_loss:1.365, Test_acc:53.1％，Test_loss:1.313
Epoch: 8, Train_acc:53.9％, Train_loss:1.289, Test_acc:55.2％，Test_loss:1.256
Epoch: 9, Train_acc:56.1％, Train_loss:1.226, Test_acc:50.4％，Test_loss:1.458
Epoch:10, Train_acc:58.4％, Train_loss:1.175, Test_acc:58.9％，Test_loss:1.156
Done

四、 结果可视化

来源：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/127004304