第二次作业：卷积神经网络 part 1

【第一部分】视频学习心得及问题总结

一：深层网络的局部极小值是非凸的激活函数导致的吗？如果是，为何不用凸激活函数？

1.深层网络的局部极小值主要是多个隐层复合所致。

2.ReLu就是凸激活函数，但多个凸激活函数的复合也不一定是凸的：比如f(x)=exp(-x)在x>0时凸，但f(f(x))就是非凸的。

3.局部极小值会随着隐层的增加会成倍的增加。

二：逐层预训练真的是为了找到更好的局部极小值吗？

1.深度网络参数太多，梯度下降在非常高维空间进行，很难得到在所有维度上都是局部最小的的局部极小值。

2.大多数情况下参数落在在鞍点处：某些维度上是最低点，在某些维度上最高点→增加扰动很容易跳出鞍点。

机器学习三要素：模型、策略、算法

概率/函数形式的统一

“最优”的策略设计

损失函数

数据点分度的角度：表示数据需要的最小的基的数量→数据分布模式越容易被捕捉，即需要的基越少，秩就越小。

若矩阵表达的是结构化信息，如图像、用户-物品表等，各行之间存在一定的相关性，一般是低秩。

较大奇异值包含了矩阵的主要信息。

低秩近似的意义：保留决定数据分布的最主要的模式/方向（丢弃的肯能是噪声或者其他不关键的信息）。

逻辑回归也可以直接采用对数损失函数用过经验风险最小化求参：

经验风险最小化策略与极大似然优化得到的模型参数是一致的。

PAC给出了实际训练学习器的目标：

从合理数量的训练数据通过合理计算量学习到可靠的知识

合理数量训练数据：数据集大小；

合理计算量：学习训练时间

可靠的只是：概率的置信度，近似的误差上界

欠拟合vs过拟合

→欠拟合：训练集的一般性质尚未被学习器学好（训练误差大）

→过拟合：学习器把训练集特点当做样本的一般特点（训练误差小，测试误差大）

欠拟合、过拟合解决方案

欠拟合：1.提高模型复杂度（决策树：扩展分支神经网络：增加训练轮数）

过拟合：1.降低模型复杂度（优化目标加正则项决策树：剪枝神经网络：early stop、dropout）

卷积神经网络部分：

深度学习三部曲：1.搭建神经网络结构。2.找到一个合适的损失函数3.找到一个合适的优化函数

全连接网络处理图像问题：参数太多：权重矩阵的参数太多→过拟合

卷积神经网络的解决方式：局部关联，参数共享

卷积神经网络低矮型结构--AlexNet

用ReLU函数的有点事解决了梯度消失的问题（在正区间），计算速度特别快，只需判断输入是否大于0，收敛速度远快于sigmoid

DropOut（随机失活）训练时随即关闭部分神经元测试时整合所有神经元

卷积神经网络典型结构-VGG

卷积神经网络典型结构-GoogleNet

GoogleNet:Inception v2

GoogleNet:Inception v3

Stem部分（steam network）：卷积-池化-卷积-卷积-池化

输出：没有额外的全连接层（除了最后的类别输出层）

辅助分类器：解决由于模型深度过深导致的梯度消失的问题

ResNet

【第二部分】代码练习

● MNIST 数据集分类

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")

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');

# 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))

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)

perm = torch.randperm(784)
plt.figure(figsize=(8, 4))
for i in range(10):
    image, _ = train_loader.dataset.__getitem__(i)
    # permute pixels
    image_perm = image.view(-1, 28*28).clone()
    image_perm = image_perm[:, perm]
    image_perm = image_perm.view(-1, 1, 28, 28)
    plt.subplot(4, 5, i + 1)
    plt.imshow(image.squeeze().numpy(), 'gray')
    plt.axis('off')
    plt.subplot(4, 5, i + 11)
    plt.imshow(image_perm.squeeze().numpy(), 'gray')
    plt.axis('off')

perm = torch.randperm(784)
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_perm(model_cnn, perm)
test_perm(model_cnn, perm)

● CIFAR10 数据集分类

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]])

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)

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]])

outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

# 展示预测的结果
for j in range(8):
    print(classes[predicted[j]])

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: %d %%' % (
    100 * correct / total))

● 使用 VGG16 对 CIFAR10 分类

class VGG(nn.Module):
    def __int__(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)
        self.classifier = nn.Linear(512, 10)

    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':
                layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
            else:
                layers += [nn.Conv2d(in_channels, x, kernel_size=3, padding=1),
                           nn.BatchNorm2d(x),
                           nn.ReLU(inplace=True)]
                in_channels = x
        layers += [nn.AvgPool2d(kernel_size=1, stride=1)]
        return nn.Sequential(*layers)

# 网络放到GPU上
net = VGG().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

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))

由此可见从用VGG16可以将精度从62%提高到84.77%

使用VGG模型迁移学习进行猫狗大战

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import models,transforms,datasets
import time
import json


# 判断是否存在GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print('Using gpu: %s ' % torch.cuda.is_available())

normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

vgg_format = transforms.Compose([
                transforms.CenterCrop(224),
                transforms.ToTensor(),
                normalize,
            ])

data_dir = './dogscats'

dsets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), vgg_format)
         for x in ['train', 'valid']}

dset_sizes = {x: len(dsets[x]) for x in ['train', 'valid']}
dset_classes = dsets['train'].classes

loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dsets['train'], batch_size=64, shuffle=True, num_workers=6)
loader_valid = torch.utils.data.DataLoader(dsets['valid'], batch_size=5, shuffle=False, num_workers=6)


'''
valid 数据一共有2000张图，每个batch是5张，因此，下面进行遍历一共会输出到 400
同时，把第一个 batch 保存到 inputs_try, labels_try，分别查看
'''
count = 1
for data in loader_valid:
    print(count, end='\n')
    if count == 1:
        inputs_try,labels_try = data
    count +=1

print(labels_try)
print(inputs_try.shape)

# 显示图片的小程序

def imshow(inp, title=None):
#   Imshow for Tensor.
    inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))
    mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
    std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
    inp = np.clip(std * inp + mean, 0,1)
    plt.imshow(inp)
    if title is not None:
        plt.title(title)
    plt.pause(0.001)  # pause a bit so that plots are updated

model_vgg = models.vgg16(pretrained=True)

with open('./imagenet_class_index.json') as f:
    class_dict = json.load(f)
dic_imagenet = [class_dict[str(i)][1] for i in range(len(class_dict))]

inputs_try , labels_try = inputs_try.to(device), labels_try.to(device)
model_vgg = model_vgg.to(device)

outputs_try = model_vgg(inputs_try)

print(outputs_try)
print(outputs_try.shape)

'''
可以看到结果为5行，1000列的数据，每一列代表对每一种目标识别的结果。
但是我也可以观察到，结果非常奇葩，有负数，有正数，
为了将VGG网络输出的结果转化为对每一类的预测概率，我们把结果输入到 Softmax 函数
'''
m_softm = nn.Softmax(dim=1)
probs = m_softm(outputs_try)
vals_try,pred_try = torch.max(probs,dim=1)

print( 'prob sum: ', torch.sum(probs,1))
print( 'vals_try: ', vals_try)
print( 'pred_try: ', pred_try)

print([dic_imagenet[i] for i in pred_try.data])
imshow(torchvision.utils.make_grid(inputs_try.data.cpu()), 
       title=[dset_classes[x] for x in labels_try.data.cpu()])

'''
第一步：创建损失函数和优化器

损失函数 NLLLoss() 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签. 
它不会为我们计算对数概率，适合最后一层是log_softmax()的网络. 
'''
criterion = nn.NLLLoss()

# 学习率
lr = 0.001

# 随机梯度下降
optimizer_vgg = torch.optim.SGD(model_vgg_new.classifier[6].parameters(),lr = lr)

'''
第二步：训练模型
'''

def train_model(model,dataloader,size,epochs=1,optimizer=None):
    model.train()
    
    for epoch in range(epochs):
        running_loss = 0.0
        running_corrects = 0
        count = 0
        for inputs,classes in dataloader:
            inputs = inputs.to(device)
            classes = classes.to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs,classes)           
            optimizer = optimizer
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()
            _,preds = torch.max(outputs.data,1)
            # statistics
            running_loss += loss.data.item()
            running_corrects += torch.sum(preds == classes.data)
            count += len(inputs)
            print('Training: No. ', count, ' process ... total: ', size)
        epoch_loss = running_loss / size
        epoch_acc = running_corrects.data.item() / size
        print('Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(
                     epoch_loss, epoch_acc))
        
        
# 模型训练
train_model(model_vgg_new,loader_train,size=dset_sizes['train'], epochs=1, 
            optimizer=optimizer_vgg)

# 单次可视化显示的图片个数
n_view = 8
correct = np.where(predictions==all_classes)[0]
from numpy.random import random, permutation
idx = permutation(correct)[:n_view]
print('random correct idx: ', idx)
loader_correct = torch.utils.data.DataLoader([dsets['valid'][x] for x in idx],
                  batch_size = n_view,shuffle=True)
for data in loader_correct:
    inputs_cor,labels_cor = data
# Make a grid from batch
out = torchvision.utils.make_grid(inputs_cor)
imshow(out, title=[l.item() for l in labels_cor])