【Week-P2】CNN彩色图片分类-CIFAR10数据集

发布时间：2023年12月22日

文章目录

本文采用CIFAR10数据集，通过简单CNN来实现彩色图片识别。

一、环境配置

# 1. 设置环境
import sys
from datetime import datetime

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

print("---------------------1.配置环境------------------")
print("Start time: ", datetime.today())
print("Pytorch version: " + torch.__version__)
print("Python version: " + sys.version)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

在这里插入图片描述

二、准备数据

导入数据的方式和【Week P1】中的方法是一致的，都是通过dataset下载数据集、通过dataloader加载数据集。

'''
2. 导入数据

使用dataset下载CIFAR10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
'''
print("---------------------2.1 下载CIFAR10数据集，并划分训练集和测试集------------------")
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)

print("---------------------2.2 设置batch_size------------------")
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)

print("---------------------2.2.1 取一个批次查看数据格式------------------")
# 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

print("---------------------2.3 数据可视化------------------")
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')
    
#plt.show()  如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码

等待漫长的4h35min后：
在这里插入图片描述

三、搭建网络结构

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，其中特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。

用到的运算主要有：卷积、池化。

网络结构：
在这里插入图片描述

以下几点涉及到的内容，统一在文末说明：
3.1 ? torch.nn.Conv2d()详解
3.2 ? torch.nn.Linear()详解
3.3 ?torch.nn.MaxPool2d()详解
3.4 ? 关于卷积层、池化层的计算

print("---------------------3.1 定义简单CNN网络，要点：卷积和池化运算------------------")
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

print("---------------------3.2 加载和打印网络结构------------------")
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)

在这里插入图片描述

四、开始训练

4.2 编写训练函数中，用到的函数有：

  • optimizer.zero_grad()
  • loss.backward()
  • optimizer.step()

在文末说明每个函数的使用方法

4.3 编写测试函数中:

  • 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

4.4 正式训练中，使用的训练方法包括：

  • model.train()：作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout
  • model.eval()：作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout
# 4. 训练模型
print("---------------------4.1 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)

print("---------------------4.2 编写训练函数-----------------")
# 训练循环
# 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

print("---------------------4.3 编写测试函数-----------------")
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

print("---------------------4.4 正式训练-----------------")
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')

在这里插入图片描述

五、查看训练结果

print("---------------------5. 查看训练结果-----------------")
import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

在这里插入图片描述
可以看到，训练10个epoch后的效果是非常差的，训练准确率和测试准确率都不到60%。

六、总结

3.1 ? 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 ) ：卷积的步长。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
  • dilation (int or tuple, optional)：膨胀操作，控制kernel点（卷积核点）的间距，默认值:1。
  • padding_mode (字符串,可选) ： ‘zeros’, ‘reflect’, ‘replicate’或’circular’. 默认：‘zeros’
  • 关于dilation参数图解：
    在这里插入图片描述

3.2 ? 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

3.3 ?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（核的大小）
  • padding：填充值，默认为0
  • dilation：控制窗口中元素步长的参数

3.4 ? 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)

计算过程如下：
（1）卷积输出shape公式：
在这里插入图片描述
输入数据为：[3, 32, 32]，即图片矩阵大小为32*32，卷积核大小为3，填充步长为默认值0，步长为默认值1，代入计算得到输出的大小为：30*30，输出通道不变，所以输入数据[3, 32, 32]经过Conv1层后得到的shape为·[64, 30, 30]·。

（2）池化输出公式：
在这里插入图片描述
输入的数据格式(从Conv1得到)是：[64, 30, 30]即 [C*Hin*Win]，已知：Hin=30，padding=0，dilation=1，kernel_size=2，stride=2（即kernel_size），代入上述池化公式，可得Hout=15
同理，Wout=15，C保持不变，故而output.shape为 [64, 15, 15]。
在这里插入图片描述

4.2.1 optimizer.zero_grad()说明

  • 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。

4.2.2 loss.backward()说明

  • 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，如果设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪在这个tensor上的所有运算，如果做完运算后使用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。

4.2.3 optimizer.step()说明

  • 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。

4.4.1 model.train()说明

  • 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。

4.4.2 model.eval()说明

  • 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()是将所有网络连接都利用起来，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。

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_40724911/article/details/135052436
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