日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类 - 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片

源码 https://github.com/webabcd/PytorchDemo
作者 webabcd

日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类 - 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片

示例如下:

basic\demo03.py

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通过卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)做图片分类
本例用于演示如何通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),保存训练后的模型,加载训练后的模型并评估指定的图片


损失率(Loss)用于描述模型预测与实际情况之间的差异
  比如说有两种分类 0 和 1,实际分类为 1,预测为 0.8 的可能性为分类 1,那么损失率为 20%
准确率(Accuracy)用于描述模型在整个数据集上正确预测的样本比例
  比如说有两种分类 0 和 1,实际分类为 1,预测为 0.8 的可能性为分类 1,所以预测的结果是分类 1,那么准确率为 100%

学习率(learning rate)是比较重要的一个超参数(超参数是在模型训练之前设置的参数,非超参数是在模型训练过程中通过学习而自动得到的参数)
学习率决定了模型参数在每一轮迭代中的更新步长,其选择对模型的训练和性能有着重要的影响


.pth 文件通常是 PyTorch 用来保存模型权重(parameters)的文件格式,训练一个神经网络模型后,可以将训练得到的权重保存为 .pth 文件
.pt 文件通常用于存储 PyTorch 模型的状态字典(state_dict)、模型结构、模型权重等相关信息。训练一个神经网络模型后,如果想要保存其状态、模型的结构和参数等,则可以保存文 .pt 文件
checkpoints 文件夹通常用于保存训练过程中的模型检查点。训练模型需要经过多个 epoch 的训练,定期保存模型的参数(权重)、优化器的状态以及其他相关信息是很重要的
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import os 
import numpy as np 
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.transforms import transforms
from torchvision import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
# PIL(Python Imaging Library)
from PIL import Image


# 从 cifar10 数据集获取训练数据和测试数据
def sample1():
    # 定义数据变换
    transform = transforms.Compose([
        # 将图片数据转换为张量,并将原来的 height, widht, channel(rgb) 改为 channel(rgb), height, widht 的结构
        # 将数据通过除以 255 的方式归一化,变为 0 到 1 之间的数据
        transforms.ToTensor(), 
        # 对数据做标椎化处理,即将数据变为“均值为0,标准差为1”的数据(注:这个是由原始数据转换过来的,其不一定是正态分布,是否是正态分布是由原始数据决定的)
        # 注:在深度学习的图像处理中,经过标准化处理之后的数据可以更好的响应激活函数,减少梯度爆炸和梯度消失的出现
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
    
    # 训练集(cifar10 训练集提供 10 个类别的共 50000 张 32*32 的 rgb 通道的图片)
    # root 代表数据集的路径,train=True 代表训练集,train=False 代表测试集,download 代表是否需要从网络下载数据集
    train_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(), "dataset"), train=True, download=False, transform=transform)
    # 测试集(cifar10 测试集提供 10 个类别的共 10000 张 32*32 的 rgb 通道的图片)
    test_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(), "dataset"), train=False, download=False, transform=transform)

    # 获取数据集的数据数量
    print(f'train_dataset:{len(train_dataset)}') # train_dataset:50000
    print(f'test_dataset:{len(test_dataset)}') # test_dataset:10000

    # cifar10 数据集的 10 个类别
    image_category_list = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
    # 获取数据集的第 1 条数据
    # 返回的 tuple 的第 1 个数据是图片的数据,其按照 channel(rgb), height, widht 的结构保存
    # 返回的 tuple 的第 2 个数据是图片的类别的索引
    image_data, image_category_index = train_dataset.__getitem__(0)
    print(image_data.size()) # torch.Size([3, 32, 32])
    print(image_category_list[image_category_index]) # frog
 
    # 定义画布
    figure = plt.figure()
    for i in range(8):
        image_data, image_category_index = train_dataset.__getitem__(i)
        # 将 channel(rgb), height, widht 变为 height, widht, channel(rgb)
        image = image_data.numpy().transpose(1, 2, 0)
        # 将画布分为 2 行 4 列,当前在第 i + 1 单元格绘制(注:这个值从 1 开始,而不是从 0 开始)
        ax = figure.add_subplot(2, 4, i + 1, xticks=[], yticks=[])
        # 设置当前单元格的标题
        plt.xlabel(image_category_list[image_category_index])
        # 调整单元格的布局
        plt.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05)
        # 在当前单元格绘制图片
        # 这么绘制图片会有失真,并伴随一个警告 Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
        # 因为之前通过 transforms.Normalize() 对数据做标椎化处理了,导致数据变为“均值为0,标准差为1”的数据了
        plt.imshow(image)
    # 显示图片并阻塞,直到关闭图片
    plt.show()

    # 如果想要不失真的绘制数据集的图片,则只要不对数据做标准化处理就行了
    train_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(), "dataset"), train=True, download=False)
    figure = plt.figure()
    for i in range(8):
        image_data, image_category_index = train_dataset.__getitem__(i)
        ax = figure.add_subplot(2, 4, i + 1, xticks=[], yticks=[])
        plt.xlabel(image_category_list[image_category_index])
        plt.subplots_adjust(wspace=0.05, hspace=0.05)
        plt.imshow(image_data)
    plt.show()
    

# 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),并保存训练后的模型
def sample2():
    transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
    train_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(), "dataset"), train=True, download=False, transform=transform)
    test_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(), "dataset"), train=False, download=False, transform=transform)

    # 每个批次的样本数(在深度学习中,数据通常被分割成小的批次进行训练)
    batch_size = 32
    # 用于数据加载的进程数
    num_workers = 0
    # 通过 DataLoader 读取数据集中的数据
    # shuffle - 是否需要打乱样本顺序(可以尽量避免数据的顺序对模型的训练的影响)
    # drop_last - 是否舍弃最后的不足批次大小的数据
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, shuffle=True, drop_last=True)
    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, shuffle=False, drop_last=False)

    # ResNet50(Residual Network-50)是深度学习领域中一种经典的卷积神经网络结构,其适用于训练大规模的图像数据集,通常用于图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务
    # 从网络上下载 ResNet50 模型(包括模型结构和模型权重,模型权重保存在模型的状态字典中)并缓存到本地
    # model = torchvision.models.resnet50(weights=torchvision.models.ResNet50_Weights.DEFAULT)

    # 实例化 ResNet50 模型结构(不加载模型权重)
    model = torchvision.models.resnet50(weights=None)
    # 加载模型的状态字典,即模型的权重
    state_dict = torch.load('checkpoints/original_resnet50.pth')
    model.load_state_dict(state_dict)
    # 需要分类的类别的数量
    model.fc.out_features = 10

    # cpu 加速就是 'cpu'
    # 第 1 块 gpu 加速就是 'cuda:0',第 2 块 gpu 加速就是 'cuda:1',以此类推...
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = model.to(device)

    # 定义损失函数
    # torch.nn.CrossEntropyLoss 通常用于多类别分类任务,它是一个用于计算交叉熵损失的损失函数,它将 Softmax 激活函数和负对数似然损失结合在一起
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    # 优化器的学习率(learning rate)
    lr = 1e-4
    # 定义优化器
    # torch.optim.Adam 是 Adam 优化算法的实现
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
    # 整个数据集的训练轮次
    epoch = 10
    
    for i in range(epoch):
        # 将模型设置为训练模式
        model.train()
        # 总的训练数
        train_total_num = 0
        # 总的训练损失率
        train_total_loss = 0
        # 总的训练正确数
        train_total_correct = 0

        # 每次迭代出的数据量就是 batch_size 指定的大小
        for iter, (images, labels) in enumerate(train_loader):
            # 当前迭代出的批次的图片数据的集合
            images = images.to(device)
            # 当前迭代出的批次的分类数据的集合
            labels = labels.to(device)
            
            # 通过模型预测数据
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            train_total_num += labels.shape[0]
            train_total_correct += (outputs.argmax(1) == labels).sum().item()
            train_total_loss += loss.item()
            
            # 反向传播计算梯度
            loss.backward()
            # 优化模型参数(根据学习率和梯度做参数更新)
            optimizer.step()
            # 梯度清零
            optimizer.zero_grad()
            
            # 打印当前批次的训练结果
            print("epoch({}/{}), iter({}/{}), train_loss:{:4f}".format(
                i+1, epoch, 
                iter+1, len(train_loader), 
                loss.item()/labels.shape[0]))

        
        # 将模型设置为测试模式,即评估模式
        model.eval()
        # 总的测试数
        test_total_num = 0
        # 总的测试损失率
        test_total_loss = 0
        # 总的测试正确数
        test_total_correct = 0
        
        for iter,(images,labels) in enumerate(test_loader):
            images = images.to(device)
            labels = labels.to(device)
            
            # 通过模型预测数据
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs,labels)
            test_total_num += labels.shape[0]
            test_total_loss += loss.item()
            test_total_correct += (outputs.argmax(1) == labels).sum().item()
            
        # 打印测试结果
        print("epoch({}/{}), train_loss:{:.4f}, train_acc:{:.4f}%, test_loss:{:.4f}, test_acc:{:.4f}%".format(
            i+1, epoch, 
            train_total_loss / train_total_num, 
            train_total_correct / train_total_num * 100, 
            test_total_loss / test_total_num, 
            test_total_correct / test_total_num * 100))


    # 保存整个模型(包括模型结构和模型权重)。之后可以重新加载并继续训练或评估指定的图片
    # torch.save(model, 'checkpoints/my_whole_resnet50.pth')
    # 只保存模型的状态字典,即模型的权重。之后可以重新加载并继续训练或评估指定的图片
    torch.save(model.state_dict(), 'checkpoints/my_resnet50.pth')


# 加载训练后的模型,并评估指定的图片
def sample3():
    # 加载整个模型(包括模型结构和模型权重)。之后可以继续训练或评估指定的图片
    # model = torch.load('checkpoints/my_whole_resnet50.pth')
    # 实例化 ResNet50 模型结构(不加载模型权重)
    model = torchvision.models.resnet50(weights=None)
    # 加载模型的状态字典,即模型的权重。之后可以继续训练或评估指定的图片
    state_dict = torch.load('checkpoints/my_resnet50.pth')
    model.load_state_dict(state_dict)

    # 开启 gpu 加速
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = model.to(device)
    # 将模型设置为评估模式
    model.eval()

    # 获取需要评估的图片数据
    transform = transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
    image = Image.open('assets/ship.jpg').convert('RGB')
    input_data = transform(image)
    # 添加批次维度
    input_data = input_data.unsqueeze(0)
    input_data = input_data.to(device)

    image_category_list = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
    # 获取评估结果
    with torch.no_grad():
        output_data = model(input_data)
    # 获取每个类别的概率
    probs = torch.nn.functional.softmax(output_data[0], dim=0)
    # 获取前 3 条数据(topk 就是 top -k 的意思,即获取前 k 条数据)
    top3_probability, top3_category = torch.topk(probs, 3)
    for i in range(top3_probability.size(0)):
        print(f'category:{image_category_list[top3_category[i].item()]}, probability:{top3_probability[i].item()}')
    '''
category:ship, probability:0.9999663829803467
category:plane, probability:2.452900844218675e-05
category:horse, probability:2.469446826580679e-06
    '''


if __name__ == '__main__':
    # 从 cifar10 数据集获取图片分类的训练数据和测试数据
    sample1()
    # 通过 ResNet50 做图片分类的学习(对 cifar10 数据集做训练和测试),并保存训练后的模型
    sample2()
    # 加载训练后的模型,并评估指定的图片
    sample3()


源码 https://github.com/webabcd/PytorchDemo
作者 webabcd

posted @ 2024-09-24 15:08  webabcd  阅读(22)  评论(0编辑  收藏  举报