深度学习 Day13——P2彩色图片分类

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制

文章目录

前言
1 我的环境
2 代码实现与执行结果
- 2.1 前期准备
- - 2.1.1 引入库
  - 2.1.2 设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）
  - 2.1.3 导入数据
  - 2.1.4 查看数据
  - 2.1.5.数据可视化
- 2.2 构建CNN网络模型
- 2.3 训练模型
- - 2.3.1 训练模型
  - 2.3.2 编写训练函数
  - 2.3.3 编写测试函数
  - 2.3.4 正式训练
- 2.4 结果可视化
3 知识点详解
- 3.1 torch.nn常用网络层Conv2d、Linear和MaxPool2d详解
- - 3.1.1 torch.nn.Conv2d()详解
  - 3.1.2 torch.nn.Linear()详解
  - 3.1.3 torch.nn.MaxPool2d()详解
  - 3.1.4. 关于卷积层、池化层的计算：
- 3.2. torch.nn网络训练相关函数optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()详解
- - 3.2.1 optimizer.zero_grad()
  - 3.2.2 loss.backward()
  - 3.2.3 optimizer.step()
- 3.3 opencv、matplotlib、pillow和pytorch读取数据的通道顺序
总结

前言

本文将采用pytorch框架创建CNN网络，实现简单彩色图片分类。讲述实现代码与执行结果，并浅谈涉及知识点。
关键字： torch.nn常用网络层Conv2d、Linear和MaxPool2d详解,torch.nn网络训练相关函数optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()详解, opencv、matplotlib、pillow和pytorch读取数据的通道顺序。

1 我的环境

电脑系统：Windows 11
语言环境：python 3.8.6
编译器：pycharm2020.2.3
深度学习环境：
torch == 1.9.1+cu111
torchvision == 0.10.1+cu111
显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070

2 代码实现与执行结果

2.1 前期准备

2.1.1 引入库

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
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
import torchvision
import numpy as np
from torchinfo import summary
import torch.nn.functional as F
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')  # 忽略一些warning内容，无需打印

2.1.2 设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）

"""前期准备-设置GPU-"""
# 如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

输出

cuda

2.1.3 导入数据

'''前期工作-导入数据'''
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)
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)

2.1.4 查看数据

'''前期工作-查看数据'''                                       
# 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))  # 通过 iter(train_dl) 创建一个数据迭代器，然后使用 next(train_dl) 从训练数据加载一个批次的图像和对应的标签。
# images包含了一批图像，labels 包含了这些图像的类别标签。
print(imgs.shape)

输出

torch.Size([32, 1, 28, 28])

2.1.5.数据可视化

'''前期工作-数据可视化'''
# 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, img in enumerate(imgs[:20]):
    npimg = img.numpy().transpose((1, 2, 0))# 转换图像的数组格式 ： transpose (C, H, W) -> (H, W, C)
    # 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)
    plt.axis('off')

plt.show()  #如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码

在这里插入图片描述

2.2 构建CNN网络模型

在这里插入图片描述

"""构建CNN网络"""


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


# 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)

输出

=================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Param #
=================================================================
Model                                    --
├─Conv2d: 1-1                            1,792
├─MaxPool2d: 1-2                         --
├─Conv2d: 1-3                            36,928
├─MaxPool2d: 1-4                         --
├─Conv2d: 1-5                            73,856
├─MaxPool2d: 1-6                         --
├─Linear: 1-7                            131,328
├─Linear: 1-8                            2,570
=================================================================
Total params: 246,474
Trainable params: 246,474
Non-trainable params: 0
=================================================================

2.3 训练模型

2.3.1 训练模型

"""训练模型--设置超参数"""
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 创建损失函数，计算实际输出和真实相差多少，交叉熵损失函数，事实上，它就是做图片分类任务时常用的损失函数
learn_rate = 1e-2  # 学习率
opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate)  # 作用是定义优化器，用来训练时候优化模型参数；其中，SGD表示随机梯度下降，用于控制实际输出y与真实y之间的相差有多大

2.3.2 编写训练函数

"""训练模型--编写训练函数"""
# 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:  # 加载数据加载器，得到里面的 X（图片数据）和 y（真实标签）
        X, y = X.to(device), y.to(device) # 用于将数据存到显卡

        # 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()  # 清空过往梯度
        loss.backward()  # 反向传播，计算当前梯度
        optimizer.step()  # 根据梯度更新网络参数

        # 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

2.3.3 编写测试函数

"""训练模型--编写测试函数"""
# 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
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(): # 测试时模型参数不用更新，所以 no_grad，整个模型参数正向推就ok，不反向更新参数
        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()#统计预测正确的个数

    test_acc /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

2.3.4 正式训练

"""训练模型--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')

输出

Epoch: 1, Train_acc:13.6%, Train_loss:2.263, Test_acc:22.1%，Test_loss:2.085
Epoch: 2, Train_acc:25.5%, Train_loss:2.003, Test_acc:29.4%，Test_loss:1.921
Epoch: 3, Train_acc:33.6%, Train_loss:1.808, Test_acc:32.6%，Test_loss:1.931
Epoch: 4, Train_acc:40.4%, Train_loss:1.630, Test_acc:41.6%，Test_loss:1.627
Epoch: 5, Train_acc:44.5%, Train_loss:1.527, Test_acc:45.4%，Test_loss:1.540
Epoch: 6, Train_acc:47.9%, Train_loss:1.441, Test_acc:49.7%，Test_loss:1.384
Epoch: 7, Train_acc:51.2%, Train_loss:1.355, Test_acc:51.3%，Test_loss:1.357
Epoch: 8, Train_acc:54.2%, Train_loss:1.283, Test_acc:53.7%，Test_loss:1.291
Epoch: 9, Train_acc:57.0%, Train_loss:1.212, Test_acc:57.4%，Test_loss:1.202
Epoch:10, Train_acc:59.0%, Train_loss:1.159, Test_acc:55.5%，Test_loss:1.251
Done

2.4 结果可视化

"""训练模型--结果可视化"""
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

3 知识点详解

3.1 torch.nn常用网络层Conv2d、Linear和MaxPool2d详解

3.1.1 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 ) – 卷积的步幅。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) - 扩张操作：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

3.1.2 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

3.1.3 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
padding：填充值，默认为0
dilation：控制窗口中元素步幅的参数

3.1.4. 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)
参看文章深度学习CNN网络–卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算可手动推导这个过程。
网络结构图（可单击放大查看）：
在这里插入图片描述

3.2. torch.nn网络训练相关函数optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()详解

3.2.1 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。

3.2.2 loss.backward()

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，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果你做完运算后使用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。

3.2.3 optimizer.step()

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。

3.3 opencv、matplotlib、pillow和pytorch读取数据的通道顺序

opencv(imread,imshow)：uint8的ndarray数据，通道顺序hwc，颜色通道BGR。
matplotlib(imread,imshow)：uint8的ndarray数据，通道顺序hwc，颜色通道RGB。
pillow(open,show)：自己的数据结构。可以np.array(image)转换成numpy数组：uint8的ndarray数据，通道顺序hwc，颜色通道RGB。可以Image.fromarray(image)将numpy数组类型转化为pillow类型。
pythorch(torchvision.datasets、torch.utils.data.DataLoader及torchvision.io.read_image)：ToTensor()到[0, 1]的torch数据，通道顺序nchw，颜色通道RGB，查看图片方法及ToPILImage。

总结：除了pytorch得到的是nchw图片，其余方法得到的都是hwc图片；除了cv2得到的c是bgr图片，其余方法得到的c都是rgb图片；plt.imshow()既可以显示（H,W）灰色图片，也可以显示(H,W,C=3)的numpy或torch类型的RGB图片，但nhwc某批次里的图片只能一张一张显示.