文章目录
- 一、环境配置
- 二、准备数据
- 三、搭建网络结构
- 四、开始训练
- 五、查看训练结果
- 六、总结
- 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
- 4.2.1 `optimizer.zero_grad()`说明
- 4.2.2 `loss.backward()`说明
- 4.2.3 `optimizer.step()`说明
- 4.4.1 `model.train()`说明
- 4.4.2 `model.eval()`说明
本文采用CIFAR10数据集，通过简单CNN来实现彩色图片识别。
- 🍨 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
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
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：
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：
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)
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 Dropoutmodel.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')
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()
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：1padding( int , tuple或str , optional ) ： 添加到输入的所有四个边的填充。默认值：0dilation(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：
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0dilation：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：
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：
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]。
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。
