具體流程：
① 導(dǎo)入相應(yīng)的包，下載訓(xùn)練集和測試集對應(yīng)需要的圖像數(shù)據(jù)。
②進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的變換，使圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成pytorch可識別并計(jì)算的張量數(shù)據(jù)類型
③數(shù)據(jù)預(yù)覽測試和數(shù)據(jù)裝載
④模型搭建和參數(shù)優(yōu)化
⑤總代碼
⑥測試
一、包導(dǎo)入及所需數(shù)據(jù)的下載
torchvision包的主要功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、導(dǎo)入、預(yù)覽等，所以如果需要對計(jì)算機(jī)視覺的相關(guān)問題進(jìn)行處理，就可以借用在torchvision包中提供的大量的類來完成相應(yīng)的工作。
代碼的開始部分有這兩個(gè)：
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import torchfrom torchvision import datasets, transforms # torchvision包的主要功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、導(dǎo)入和預(yù)覽等 |
torchvision.datasets：實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集和測試集的下載，只需使用torchvision再加上需要下載的數(shù)據(jù)集的名稱就可以了，比如本例的mnist
下載數(shù)據(jù)集的代碼如下：
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data_train = datasets.mnist( transform=transform, root="./data/", train=true, download=true)data_test = datasets.mnist( root="./data/", transform=transform, train=true, download=false) |
①root用于指定數(shù)據(jù)集在下載之后的存放路徑，這里存放在根目錄下的data文件夾
②transform用于指定導(dǎo)入數(shù)據(jù)集是需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行哪種變換操作
③train用于指定數(shù)據(jù)集下載完成后需要載入哪部分?jǐn)?shù)據(jù)（如果設(shè)置為true，則說明載入的是該數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集部分；如果設(shè)置為false，則說明載入的是該數(shù)據(jù)集的測試集部分）
關(guān)于數(shù)據(jù)集引入的改動
此處我對此進(jìn)行了稍微地小改動，因?yàn)檎麄€(gè)導(dǎo)入下載的數(shù)據(jù)集大約有6萬張圖片，這是一個(gè)極大的數(shù)據(jù)量，一臺配置正常的電腦程序運(yùn)行的時(shí)間需求將會是巨大的，我當(dāng)時(shí)大約跑了一上午（一臺正常配置的學(xué)生電腦），所以此處我將6萬張數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集和測試集都只截取了前1000張用作訓(xùn)練和測試，雖然說精度會降低，使得偏差較大，但是也足夠用了，在時(shí)間上會有極大的節(jié)省，代碼如下：
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from torch.utils.data import random_splitdata_train, _ = random_split( dataset=data_train, lengths=[1000, 59000], generator=torch.generator().manual_seed(0))data_test, _ = random_split( dataset=data_test, lengths=[1000, 59000], generator=torch.generator().manual_seed(0)) |
我調(diào)用torch.utils.data import random_split函數(shù)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行了切割，使得數(shù)據(jù)量減少，提升了運(yùn)行速率。
二、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理變換操作
在torch.transforms中提供了豐富的類對載入的數(shù)據(jù)進(jìn)行變換。我們知道，在計(jì)算機(jī)視覺中處理的數(shù)據(jù)集有很大一部分是圖片類型的，而在pytorch中實(shí)際進(jìn)行計(jì)算的是tensor數(shù)據(jù)類型的變量，所以我們首先需要解決的是數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的問題
對數(shù)據(jù)進(jìn)行載入及有相應(yīng)變化的代碼如下：
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transform = transforms.compose([transforms.totensor(), transforms.normalize(mean=[0.5], std=[0.5])]) |
我們可以將以上代碼中的torchvision.transforms.compose類看成一種容器，它能夠同時(shí)對多種數(shù)據(jù)變換進(jìn)行組合。傳入的參數(shù)是一個(gè)列表，列表中的元素就開始對載入的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種變換操作。例如本例：
①轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型為tensor（張量）
②對均值(mean)和標(biāo)準(zhǔn)差(std)均為0.5的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化變化
三、數(shù)據(jù)預(yù)覽測試和數(shù)據(jù)裝載
數(shù)據(jù)下載完成并載入之后，我們還需對數(shù)據(jù)進(jìn)行裝載。
我們可以將數(shù)據(jù)的載入理解為對圖片的處理，在處理完成后，我們就需要將這些圖片打包好送給我們的模型進(jìn)行訓(xùn)練了，而裝載就是這個(gè)打包的過程
代碼片如下：
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data_loader_train = torch.utils.data.dataloader(dataset=data_train, batch_size=4, shuffle=true)data_loader_test = torch.utils.data.dataloader(dataset=data_test, batch_size=4, shuffle=true) |
對數(shù)據(jù)的裝載使用的是torch.utils.data.dataloader類，類中的參數(shù)：
①batch_size參數(shù)設(shè)置了每個(gè)包中的圖片數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，代碼中的值是4（此處如果電腦配置不是很高或者想讓程序跑的快一點(diǎn)的話可以稍微調(diào)低，原本為64，此處我將其調(diào)為4）
②dataset參數(shù)用于指定我們載入的數(shù)據(jù)集的名稱。 ③將shuffle參數(shù)設(shè)置為true，在裝載的過程中會將數(shù)據(jù)隨機(jī)打亂順序并進(jìn)行打包。
在裝載完成后，我們可以選取其中一個(gè)批次的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)覽。進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)覽的代碼如下：
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images, labels = next(iter(data_loader_train))img = torchvision.utils.make_grid(images)img = img.numpy().transpose(1, 2, 0)std = [0.5]mean = [0.5]img = img * std + meanprint([labels[i] for i in range(4)])plt.imshow(img)plt.show() |
在以上代碼中使用了iter和next來獲取一個(gè)批次的圖片數(shù)據(jù)(images)和其對應(yīng)的圖片標(biāo)簽(abels)。
然后使用torchvision.utils中的make_grid類方法將一個(gè)批次的圖片構(gòu)造成網(wǎng)格模式。
需要傳遞給torchvision.utils.make_grid的參數(shù)就是一個(gè)批次的裝載數(shù)據(jù)，每個(gè)批次的裝載數(shù)據(jù)都是4維的，維度的構(gòu)成從前往后分別為batch_size、channel、height、weight，分別對應(yīng)一個(gè)批次中的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)、每張圖片的色彩通道數(shù)、每張圖片的高度和寬度。
在通過torchvision.utils.make_grid之后，圖片的維度就變成了（channel，height，weight），這個(gè)批次的圖片全部被整合到了一起，所以在這個(gè)維度中對應(yīng)的值也和之前不一樣了，但是色彩通道數(shù)保持不變。
若我們想使用matplotlib將數(shù)據(jù)顯示成正常的圖片形式，則使用的數(shù)據(jù)首先必須是數(shù)組，其次這個(gè)數(shù)組的維度必須是（height、weight、channel）,即色彩通道數(shù)在最后面。
所以我們要通過numpy和transpose完成原始數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)維度的交換，這樣才能夠使用matplotlib繪制出正確的圖像。
在完成數(shù)據(jù)預(yù)覽的代碼中，我們先打印輸出了這個(gè)批次中的數(shù)據(jù)的全部標(biāo)簽，然后才對這個(gè)批次中的所有圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。結(jié)果如下：
效果圖如下，可以看到，打印輸出的首先是4張圖片對應(yīng)的標(biāo)簽，然后是4張圖片的預(yù)覽效果
plt.show()的話如果是使用pycham編譯的話一定要加上去，不然會出現(xiàn)顯示不出圖像的情況
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plt.show() |
四、模型搭建和參數(shù)優(yōu)化
在順利完成數(shù)據(jù)裝載之后，我們就可以開始編寫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建和參數(shù)優(yōu)化的代碼了。
卷積層使用torch.nn.conv2d類方法來搭建；
激活層使用torch.nn.relu()類方法來搭建；
池化層使用torch.nn.maxpool2d類方法來搭建；
全連接層使用torch.nn.linear類方法來搭建
實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建的代碼如下：
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class model(torch.nn.module): def __init__(self): super(model, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.sequential( torch.nn.conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), torch.nn.relu(), torch.nn.conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), torch.nn.relu(), torch.nn.maxpool2d(stride=2, kernel_size=2) ) self.dense = torch.nn.sequential( torch.nn.linear(14 * 14 * 128, 1024), torch.nn.relu(), torch.nn.dropout(p=0.5), torch.nn.linear(1024, 10) ) def forward(self, x): x = self.conv1(x) # 卷積處理 x = x.view(-1, 14*14*128) # 對參數(shù)實(shí)行扁平化處理 x = self.dense(x) return x |
我們選擇搭建一個(gè)在結(jié)構(gòu)層次上有所簡化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在結(jié)構(gòu)上使用了兩個(gè)卷積層：一個(gè)最大池化層和兩個(gè)全連接層
torch.nn.conv2d():用于搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層，主要的輸入?yún)?shù)有輸入通道數(shù)、輸出通道數(shù)、卷積核大小、卷積核移動步長和padding值。其中，
輸入通道數(shù)的數(shù)據(jù)類型是整型，用于確定輸入數(shù)據(jù)的層數(shù)；
輸出通道數(shù)的數(shù)據(jù)類型也是整型，用于確定輸出數(shù)據(jù)的層數(shù)；
卷積核大小的數(shù)據(jù)類型是整型，用于確定卷積核的大小；
卷積核移動步長的數(shù)據(jù)類型是整型，用于確定卷積核每次滑動的步長；
paddingde的數(shù)據(jù)類型是整型，值為0時(shí)代表不進(jìn)行邊界像素的填充，如果值大于0，那么增加數(shù)字所對應(yīng)的邊界像素層數(shù)。
torch.nn.maxpool2d():用于實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的最大池化層，主要的輸入?yún)?shù)時(shí)池化窗口的大小、池化窗口移動步長和paddingde值。
同樣：
池化窗口大小的數(shù)據(jù)類型是整型，用于確定池化窗口的大小。
池化窗口步長的數(shù)據(jù)類型也是整型，用于確定池化窗口每次移動的步長。
paddingde值和在torch.nn.conv2d中定義的paddingde值的用法和意義時(shí)一樣的。
torch.nn.dropout():torch.nn.dropout類用于防止卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的過程中發(fā)生過擬合，其工作原理簡單來說就是在模型訓(xùn)練的過程中，以一定的隨機(jī)概率將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的部分參數(shù)歸零，以達(dá)到減少相鄰兩層神經(jīng)連接的目的。
代碼前向傳播forward函數(shù)中的內(nèi)容：
首先，經(jīng)過self.conv1進(jìn)行卷積處理；然后進(jìn)行x.view(-1 ,14 * 14 *128)，對參數(shù)實(shí)現(xiàn)扁平化因?yàn)橹缶o挨著就是全連接層，所以如果不進(jìn)行扁平化處理，則全連接層的實(shí)際輸出的參數(shù)維度和其定義輸入的維度將不匹配，程序會報(bào)錯(cuò)；最后，通過self.dense定義的全連接進(jìn)行最后的分類。
在編輯完搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的代碼之后，我們就可以開始對模型進(jìn)行訓(xùn)練和對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化了。首先，定義在訓(xùn)練之前使用哪種損失函數(shù)和優(yōu)化函數(shù)：
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model = model()cost = torch.nn.crossentropyloss()optimizer = torch.optim.adam(model.parameters())# 損失函數(shù)： 交叉熵# 優(yōu)化函數(shù)： adam自適應(yīng)優(yōu)化算法，需要優(yōu)化的參數(shù)實(shí)在model中生成的全部參數(shù)，#因?yàn)闆]有定義學(xué)習(xí)速率的值，所以使用默認(rèn)值 |
最后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化的代碼如下：
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epochs_n = 5for epoch in range(epochs_n): running_loss = 0.0 running_correct = 0 print("epoch{}/{}".format(epoch, epochs_n)) print("-" * 10) for data in data_loader_train: x_train, y_train = data x_train, y_train = variable(x_train), variable(y_train) outputs = model(x_train) _,pred = torch.max(outputs.data, 1) optimizer.zero_grad() loss = cost(outputs, y_train) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.data running_correct += torch.sum(pred == y_train.data) testing_correct = 0 for data in data_loader_test: x_test, y_test = data x_test, y_test = variable(x_test), variable(y_test) outputs = model(x_test) _, pred = torch.max(outputs.data, 1) testing_correct += torch.sum(pred == y_test.data) print("loss is:{:.4f},train accuracy is:{:.4f}%, test accuracy is:{:.4f}".format(running_loss / len(data_train),100 * running_correct / len(data_train),100 * testing_correct / len(data_test))) |
關(guān)于模型搭建的改動
在此處我對上面模型進(jìn)行了優(yōu)化改動，大大優(yōu)化了運(yùn)行的時(shí)間，但是對應(yīng)也減少了一些訓(xùn)練精度。
原理就是，卷積層的運(yùn)算量不會太大，但全連接層的運(yùn)算量比較大，所以降低全連接的參數(shù)量，以及降低圖像特征圖的尺寸
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class model(torch.nn.module): def __init__(self): super(model, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.sequential( torch.nn.conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1), torch.nn.relu(), torch.nn.conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1), torch.nn.relu(), # torch.nn.maxpool2d(stride=2, kernel_size=2) ) self.dense = torch.nn.sequential( # torch.nn.linear(14 * 14 * 128, 1024), torch.nn.linear(7 * 7 * 128, 512), torch.nn.relu(), # torch.nn.dropout(p=0.5), torch.nn.dropout(p=0.8), torch.nn.linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.conv1(x) # 卷積處理 # x = x.view(-1, 14*14*128) # 對參數(shù)實(shí)行扁平化處理 x = x.view(-1, 7*7*128) # 對參數(shù)實(shí)行扁平化處理 x = self.dense(x) return x |
為了驗(yàn)證我們訓(xùn)練的模型是不是真的已如結(jié)果顯示的一樣準(zhǔn)確，則最好的方法就是隨機(jī)選取一部分測試集中的圖片，用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測，看看和真實(shí)值有多大偏差，并對結(jié)果進(jìn)行可視化，測試的代碼如下：
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x_test, y_test = next(iter(data_loader_test))inputs = variable(x_test)pred = model(inputs)_, pred = torch.max(pred,1)print("predict label is:", [i for i in pred.data])print("real label is:", [i for i in y_test])img = torchvision.utils.make_grid(x_test)img = img.numpy().transpose(1,2,0)std = [0.5, 0.5, 0.5]mean = [0.5, 0.5, 0.5]img = img*std+meanplt.imshow(img)plt.show() |
記得末尾一定加上plt.show()
用于測試的數(shù)據(jù)標(biāo)簽結(jié)果輸出如下：
在輸出結(jié)果中
第1個(gè)結(jié)果是我們訓(xùn)練好的模型的預(yù)測值，第2個(gè)結(jié)果是這4個(gè)測試數(shù)據(jù)的真實(shí)值。
對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，如下圖所示：
可以看到，在上圖可視化的這部分測試集圖片，模型的預(yù)測結(jié)果和真實(shí)結(jié)果是完全一致的。當(dāng)然如果想選取更多的測試集進(jìn)行可視化，則只需將batch_size設(shè)置的更大，但考慮對應(yīng)程序的運(yùn)行速度將會略微降低
總代碼：
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import torchimport numpyimport torchvisionimport matplotlib.pyplot as pltfrom torchvision import datasets, transforms # torchvision包的主要功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、導(dǎo)入和預(yù)覽等from torch.autograd import variabletransform = transforms.compose([transforms.totensor(), transforms.normalize(mean=[0.5], std=[0.5])])data_train = datasets.mnist( transform=transform, root="./data/", train=true, download=true)data_test = datasets.mnist( root="./data/", transform=transform, train=true, download=false)from torch.utils.data import random_splitdata_train, _ = random_split( dataset=data_train, lengths=[1000, 59000], generator=torch.generator().manual_seed(0))data_test, _ = random_split( dataset=data_test, lengths=[1000, 59000], generator=torch.generator().manual_seed(0))data_loader_train = torch.utils.data.dataloader(dataset=data_train, batch_size=4, shuffle=true)data_loader_test = torch.utils.data.dataloader(dataset=data_test, batch_size=4, shuffle=true)# images, labels = next(iter(data_loader_train))## img = torchvision.utils.make_grid(images)# img = img.numpy().transpose(1, 2, 0)## std = [0.5]# mean = [0.5]# img = img * std + mean## print([labels[i] for i in range(64)])# plt.imshow(img)# plt.show()# class model(torch.nn.module):## def __init__(self):# super(model, self).__init__()# self.conv1 = torch.nn.sequential(# torch.nn.conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),# torch.nn.relu(),# torch.nn.conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),# torch.nn.relu(),# torch.nn.maxpool2d(stride=2, kernel_size=2)# )## self.dense = torch.nn.sequential(# torch.nn.linear(14 * 14 * 128, 1024),# torch.nn.relu(),# torch.nn.dropout(p=0.5),# torch.nn.linear(1024, 10)# )## def forward(self, x):# x = self.conv1(x) # 卷積處理# x = x.view(-1, 14*14*128) # 對參數(shù)實(shí)行扁平化處理# x = self.dense(x)# return xclass model(torch.nn.module): def __init__(self): super(model, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.sequential( torch.nn.conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1), torch.nn.relu(), torch.nn.conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1), torch.nn.relu(), # torch.nn.maxpool2d(stride=2, kernel_size=2) ) self.dense = torch.nn.sequential( # torch.nn.linear(14 * 14 * 128, 1024), torch.nn.linear(7 * 7 * 128, 512), torch.nn.relu(), # torch.nn.dropout(p=0.5), torch.nn.dropout(p=0.8), torch.nn.linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.conv1(x) # 卷積處理 # x = x.view(-1, 14*14*128) # 對參數(shù)實(shí)行扁平化處理 x = x.view(-1, 7 * 7 * 128) # 對參數(shù)實(shí)行扁平化處理 x = self.dense(x) return xmodel = model()cost = torch.nn.crossentropyloss()optimizer = torch.optim.adam(model.parameters())epochs_n = 5for epoch in range(epochs_n): running_loss = 0.0 running_correct = 0 print("epoch{}/{}".format(epoch, epochs_n)) print("-" * 10) for data in data_loader_train: x_train, y_train = data x_train, y_train = variable(x_train), variable(y_train) outputs = model(x_train) _, pred = torch.max(outputs.data, 1) optimizer.zero_grad() loss = cost(outputs, y_train) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.data running_correct += torch.sum(pred == y_train.data) testing_correct = 0 for data in data_loader_test: x_test, y_test = data x_test, y_test = variable(x_test), variable(y_test) outputs = model(x_test) _, pred = torch.max(outputs.data, 1) testing_correct += torch.sum(pred == y_test.data) print("loss is:{:.4f},train accuracy is:{:.4f}%, test accuracy is:{:.4f}".format(running_loss / len(data_train), 100 * running_correct / len( data_train), 100 * testing_correct / len( data_test)))x_test, y_test = next(iter(data_loader_test))inputs = variable(x_test)pred = model(inputs)_, pred = torch.max(pred, 1)print("predict label is:", [i for i in pred.data])print("real label is:", [i for i in y_test])img = torchvision.utils.make_grid(x_test)img = img.numpy().transpose(1, 2, 0)std = [0.5, 0.5, 0.5]mean = [0.5, 0.5, 0.5]img = img * std + meanplt.imshow(img)plt.show() |
測試
最后，關(guān)于這類代碼的運(yùn)行時(shí)間的需求都是巨大的，所以短時(shí)間內(nèi)出不來很正常，盡量別中途中斷程序，若你想檢測程序是否運(yùn)行：
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epochs_n = 5for epoch in range(epochs_n): running_loss = 0.0 running_correct = 0 print("epoch{}/{}".format(epoch, epochs_n)) print("-" * 10) iter = 0 for data in data_loader_train: iter+=1 print(iter) x_train, y_train = data x_train, y_train = variable(x_train), variable(y_train) outputs = model(x_train) _, pred = torch.max(outputs.data, 1) optimizer.zero_grad() loss = cost(outputs, y_train) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.data running_correct += torch.sum(pred == y_train.data) testing_correct = 0 for data in data_loader_test: x_test, y_test = data x_test, y_test = variable(x_test), variable(y_test) outputs = model(x_test) _, pred = torch.max(outputs.data, 1) testing_correct += torch.sum(pred == y_test.data) print("loss is:{:.4f},train accuracy is:{:.4f}%, test accuracy is:{:.4f}".format(running_loss / len(data_train), 100 * running_correct / len( data_train), 100 * testing_correct / len( data_test))) |
你可以在此處加上一個(gè)int型的測試變量iter，通過觀察iter是否累加迭代來判斷程序是否繼續(xù)在運(yùn)行
總結(jié)
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