# 得到一组图像 images, labels = iter(testloader).next() # 展示图像 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 展示图像的标签 for j in range(8): print(classes[labels[j]])
卷积神经网络（CNN）
一般由卷积层、池化层、全连接层三部分构成，最擅长的就是图片的处理。
深度卷积神经网络中，有如下特性
很多层: compositionality
卷积: locality + stationarity of images
池化: Invariance of object class to translations
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy # 一个函数，用来计算模型中有多少参数 def get_n_params(model): np=0 for p in list(model.parameters()): np += p.nelement() return np # 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
- 加载数据 （MNIST）
PyTorch里包含了 MNIST， CIFAR10 等常用数据集，调用 torchvision.datasets 即可把这些数据由远程下载到本地，下面给出MNIST的使用方法：
torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)
- root 为数据集下载到本地后的根目录，包括 training.pt 和 test.pt 文件
- train，如果设置为True，从training.pt创建数据集，否则从test.pt创建。
- download，如果设置为True, 从互联网下载数据并放到root文件夹下
- transform, 一种函数或变换，输入PIL图片，返回变换之后的数据。
- target_transform 一种函数或变换，输入目标，进行变换。
input_size = 28*28 # MNIST上的图像尺寸是 28x28 output_size = 10 # 类别为 0 到 9 的数字，因此为十类 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])), batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])), batch_size=1000, shuffle=True)
plt.figure(figsize=(8, 5)) for i in range(20): plt.subplot(4, 5, i + 1) image, _ = train_loader.dataset.__getitem__(i) plt.imshow(image.squeeze().numpy(),'gray') plt.axis('off');
2. 创建网络
-
定义网络时，需要继承nn.Module，并实现它的forward方法，把网络中具有可学习参数的层放在构造函数init中。
-
只要在nn.Module的子类中定义了forward函数，backward函数就会自动被实现(利用autograd)。
class FC2Layer(nn.Module): def __init__(self, input_size, n_hidden, output_size): # nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数 # 下式等价于nn.Module.__init__(self) super(FC2Layer, self).__init__() self.input_size = input_size # 这里直接用 Sequential 就定义了网络，注意要和下面 CNN 的代码区分开 self.network = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, n_hidden), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, n_hidden), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, output_size), nn.LogSoftmax(dim=1) ) def forward(self, x): # view一般出现在model类的forward函数中，用于改变输入或输出的形状 # x.view(-1, self.input_size) 的意思是多维的数据展成二维 # 代码指定二维数据的列数为 input_size=784，行数 -1 表示我们不想算，电脑会自己计算对应的数字 # 在 DataLoader 部分，我们可以看到 batch_size 是64，所以得到 x 的行数是64 # 大家可以加一行代码：print(x.cpu().numpy().shape) # 训练过程中，就会看到 (64, 784) 的输出，和我们的预期是一致的 # forward 函数的作用是，指定网络的运行过程，这个全连接网络可能看不啥意义， # 下面的CNN网络可以看出 forward 的作用。 x = x.view(-1, self.input_size) return self.network(x) class CNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, n_feature, output_size): # 执行父类的构造函数，所有的网络都要这么写 super(CNN, self).__init__() # 下面是网络里典型结构的一些定义，一般就是卷积和全连接 # 池化、ReLU一类的不用在这里定义 self.n_feature = n_feature self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=n_feature, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(n_feature, n_feature, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(n_feature*4*4, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) # 下面的 forward 函数，定义了网络的结构，按照一定顺序，把上面构建的一些结构组织起来 # 意思就是，conv1, conv2 等等的，可以多次重用 def forward(self, x, verbose=False): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = x.view(-1, self.n_feature*4*4) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.log_softmax(x, dim=1) return x
定义训练和测试函数
# 训练函数 def train(model): model.train() # 主里从train_loader里，64个样本一个batch为单位提取样本进行训练 for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): # 把数据送到GPU中 data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train: [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) def test(model): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 for data, target in test_loader: # 把数据送到GPU中 data, target = data.to(device), target.to(device) # 把数据送入模型，得到预测结果 output = model(data) # 计算本次batch的损失，并加到 test_loss 中 test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() # get the index of the max log-probability，最后一层输出10个数， # 值最大的那个即对应着分类结果，然后把分类结果保存在 pred 里 pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] # 将 pred 与 target 相比，得到正确预测结果的数量，并加到 correct 中 # 这里需要注意一下 view_as ，意思是把 target 变成维度和 pred 一样的意思 correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy))
3. 在小型全连接网络上训练（Fully-connected network）
n_hidden = 8 # number of hidden units model_fnn = FC2Layer(input_size, n_hidden, output_size) model_fnn.to(device) optimizer = optim.SGD(model_fnn.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) print('Number of parameters: {}'.format(get_n_params(model_fnn))) train(model_fnn) test(model_fnn)
4.在卷积神经网络上训练
需要注意的是，上在定义的CNN和全连接网络，拥有相同数量的模型参数
# Training settings n_features = 6 # number of feature maps model_cnn = CNN(input_size, n_features, output_size) model_cnn.to(device) optimizer = optim.SGD(model_cnn.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) print('Number of parameters: {}'.format(get_n_params(model_cnn))) train(model_cnn) test(model_cnn)
由上述两个运行结果可知：含有相同参数的 CNN 效果要明显优于 简单的全连接网络，是因为 CNN 能够更好的挖掘图像中的信息，主要通过两个手段：
- 卷积：Locality and stationarity in images
- 池化：Builds in some translation invariance
5. 打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试
从打乱像素顺序的实验结果来看，全连接网络的性能基本上没有发生变化，但是 卷积神经网络的性能明显下降。
这是因为对于卷积神经网络，会利用像素的局部关系，但是打乱顺序以后，这些像素间的关系将无法得到利用。
二、对于视觉数据，PyTorch 创建了一个叫做 totchvision 的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.DataLoader。
下面将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，也就是RGB的3层颜色通道，每层通道内的尺寸为32*32。
CIFAR10示例
首先，加载并归一化 CIFAR10 使用 torchvision 。torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors。
大家肯定好奇，下面代码中说的是 0.5，怎么就变化到[-1,1]之间了？PyTorch源码中是这么写的：
input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
这样就是：(（0,1）-0.5）/0.5=(-1,1)。
下载所需数据集并展示 CIFAR10 里面的一些图片：
def imshow(img): plt.figure(figsize=(8,8)) img = img / 2 + 0.5 # 转换到 [0,1] 之间 npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show() # 得到一组图像 images, labels = iter(trainloader).next() # 展示图像 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 展示第一行图像的标签 for j in range(8): print(classes[labels[j]])
接下来定义网络，损失函数和优化器：
class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 网络放到GPU上 net = Net().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
训练网络：
for epoch in range(10): # 重复多轮训练 for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader): inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) # 优化器梯度归零 optimizer.zero_grad() # 正向传播 + 反向传播 + 优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 输出统计信息 if i % 100 == 0: print('Epoch: %d Minibatch: %5d loss: %.3f' %(epoch + 1, i + 1, loss.item())) print('Finished Training')
# 得到一组图像 images, labels = iter(testloader).next() # 展示图像 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 展示图像的标签 for j in range(8): print(classes[labels[j]])
我们把图片输入模型，看看CNN把这些图片识别成什么：
三、使用 VGG16 对 CIFAR10 分类
VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》中提出卷积神经网络模型，其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。
该模型参加2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛，取得了优异成绩：在分类任务上排名第二，在定位任务上排名第一。
16层网络的结节信息如下：
- Convolution using 64 filters
- Convolution using 64 filters + Max pooling
- Convolution using 128 filters
- Convolution using 128 filters + Max pooling
- Convolution using 256 filters
- Convolution using 256 filters
- Convolution using 256 filters + Max pooling
- Convolution using 512 filters
- Convolution using 512 filters
- Convolution using 512 filters + Max pooling
- Convolution using 512 filters
- Convolution using 512 filters
- Convolution using 512 filters + Max pooling
- Fully connected with 4096 nodes
- Fully connected with 4096 nodes
- Softmax
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim # 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
2. VGG 网络定义 下面定义VGG网络，参数太多，我手动改简单了些~
现在的结构基本上是：
64 conv, maxpooling,
128 conv, maxpooling,
256 conv, 256 conv, maxpooling,
512 conv, 512 conv, maxpooling,
512 conv, 512 conv, maxpooling,
softmax
class VGG(nn.Module): def __init__(self): super(VGG, self).__init__() self.cfg = [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'] self.features = self._make_layers(self.cfg) #这里如果不加self，编译器可能识别不了，后面无法初始化对象 self.classifier = nn.Linear(512, 10) #channel是512，512维特征(1*1)经过全连接层变为10类 def forward(self, x): out = self.features(x) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.classifier(out) return out def _make_layers(self, cfg): layers = [] in_channels = 3 for x in cfg: if x == 'M': #池化层输出变为(N/2)*(N/2)，共经历5次池化变为最后变为N/32，CIFAR10数据N=32,即1*1 layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] else: layers += [nn.Conv2d(in_channels, x, kernel_size=3, padding=1), #卷积层输出特征图仍为N*N (N+2*1-3)/1+1=N nn.BatchNorm2d(x), nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = x layers += [nn.AvgPool2d(kernel_size=1, stride=1)] return nn.Sequential(*layers)
3. 网络训练
训练的代码和以前是完全一样的：
for epoch in range(10): # 重复多轮训练 for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader): inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) # 优化器梯度归零 optimizer.zero_grad() # 正向传播 + 反向传播 + 优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 输出统计信息 if i % 100 == 0: print('Epoch: %d Minibratch: %5d loss: %.3f' %(epoch + 1, i + 1, loss.item())) print('Finished Training')
这里不是很清楚为什么网络训练跑了三个多小时才完成训练？？是否有什么可以提速的方法？
4. 测试验证准确率：
测试的代码和之前也是完全一样的。
correct = 0 total = 0 for data in testloader: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % ( 100 * correct / total))
浙公网安备 33010602011771号