第四次作业：猫狗大战挑战赛
除了教程中给的代码还需要的东西：
下载数据集
! wget https://static.leiphone.com/cat_dog.rar
! unrar x cat_dog.rar
最后的测试需要在该数据集上面跑才能够被 https://god.yanxishe.com/41 上面识别。
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())
1. 下载数据
Jeremy Howard 提供了数据的下载，链接为：http://files.fast.ai/data/dogscats.zip
在他整理的数据集中，猫和狗的图片放在单独的文件夹中， 同时还提供了一个Validation数据。如果没有GPU设备，请减少用做训练的图像数据量即可。
因为这个代码需要在colab上跑，速度会相对较慢。因此，我们重新整理了数据，制作了新的数据集，训练集包含1800张图(猫的图片900张，狗的图片900张)，测试集包含2000张图。下载地址为：http://fenggao-image.stor.sinaapp.com/dogscats.zip
! wget http://fenggao-image.stor.sinaapp.com/dogscats.zip
! unzip dogscats.zip
2. 数据处理
datasets 是 torchvision 中的一个包，可以用做加载图像数据。它可以以多线程（multi-thread）的形式从硬盘中读取数据，使用 mini-batch 的形式，在网络训练中向 GPU 输送。在使用CNN处理图像时，需要进行预处理。图片将被整理成 $224\times 224 \times 3$ 的大小，同时还将进行归一化处理。
torchvision 支持对输入数据进行一些复杂的预处理/变换 （normalization, cropping, flipping, jittering 等）。具体可以参照 torchvision.tranforms 的官方文档说明。
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
# 通过下面代码可以查看 dsets 的一些属性
print(dsets['train'].classes)
print(dsets['train'].class_to_idx)
print(dsets['train'].imgs[:5])
print('dset_sizes: ', dset_sizes)
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
# 显示 labels_try 的5张图片，即valid里第一个batch的5张图片
out = torchvision.utils.make_grid(inputs_try)
imshow(out, title=[dset_classes[x] for x in labels_try])
3. 创建 VGG Model
torchvision中集成了很多在 ImageNet （120万张训练数据） 上预训练好的通用的CNN模型，可以直接下载使用。
在本课程中，我们直接使用预训练好的 VGG 模型。同时，为了展示 VGG 模型对本数据的预测结果，还下载了 ImageNet 1000 个类的 JSON 文件。
在这部分代码中，对输入的5个图片利用VGG模型进行预测，同时，使用softmax对结果进行处理，随后展示了识别结果。可以看到，识别结果是比较非常准确的。
!wget https://s3.amazonaws.com/deep-learning-models/image-models/imagenet_class_index.json
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()])
4. 修改最后一层，冻结前面层的参数
print(model_vgg)
model_vgg_new = model_vgg;
for param in model_vgg_new.parameters():
param.requires_grad = False
model_vgg_new.classifier._modules['6'] = nn.Linear(4096, 2)
model_vgg_new.classifier._modules['7'] = torch.nn.LogSoftmax(dim = 1)
model_vgg_new = model_vgg_new.to(device)
print(model_vgg_new.classifier)
5. 训练并测试全连接层
'''
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
epoch_acc_max = 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
if epoch_acc > epoch_acc_max:
epoch_acc_max = epoch_acc
torch.save(model, 'model_best.pth') #保存最好模型
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)
最后部分的代码生成csv，网上参考各种各样的，最后不记得用的哪个的了
#测试
ndsets = datasets.ImageFolder('/content/cat_dog', vgg_format)
final = {} #结果数组
loader_test = torch.utils.data.DataLoader(ndsets, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0)
model_vgg_new = torch.load("/content/model_best.pth")
def test(model,dataloader,size):
model.eval() #参数固定
cnt = 0 #count
for inputs,_ in dataloader:
if cnt < size:
inputs = inputs.to(device)
outputs = model(inputs)
_,preds = torch.max(outputs.data,1) #预测值最大化
key = ndsets.imgs[cnt][0].split("/")[-1].split('.')[0] #对目录项进行分割
final[key] = preds[0]
cnt += 1
else:
break;
test(model_vgg_new,loader_test,size=2000)
# 存储csv结果
with open("/content/test.csv",'a+') as f:
for key in range(2000):
f.write("{},{}\n".format(key,final[str(key)]))
浙公网安备 33010602011771号