一、 前期准备
1. 设置GPU
如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU

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

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

device
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device(type='cuda')
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2. 导入数据
使用dataset下载MNIST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

⭐ torchvision.datasets.MNIST详解

torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库,我们可以通过代码在线下载数据,这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

函数原型:

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)
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参数说明:

root (string) :数据地址
train (string) :True = 训练集,False = 测试集
download (bool,optional) : 如果为True,从互联网上下载数据集,并把数据集放在root目录下。
transform (callable, optional ):这里的参数选择一个你想要的数据转化函数,直接完成数据转化
target_transform (callable,optional) :接受目标并对其进行转换的函数/转换。
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)
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Files already downloaded and verified
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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)
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# 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
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torch.Size([32, 3, 32, 32])
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3. 数据可视化
squeeze()函数的功能是从矩阵shape中,去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是(5, 1),使用过这个函数后,结果为(5, )。

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')
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二、构建简单的CNN网络
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。

⭐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
padding_mode (字符串,可选) – ‘zeros’, ‘reflect’, ‘replicate’或’circular’. 默认:‘zeros’
⭐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. 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
⭐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)

请根据我在训练营中发布的【卷积层的计算】与【池化层的计算】这两篇文章手动推导这个过程。

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

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加载并打印模型

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)
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Layer (type:depth-idx)                   Param #
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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
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Total params: 246,474
Trainable params: 246,474
Non-trainable params: 0
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三、 训练模型
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)
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2. 编写训练函数
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。

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. 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。

# 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

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3. 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():
        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

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4. 正式训练
1. model.train()

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。

2. model.eval()

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()是利用到了所有网络连接,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。

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')

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Epoch: 1, Train_acc:13.5%, Train_loss:2.280, Test_acc:19.8%,Test_loss:2.150
Epoch: 2, Train_acc:24.6%, Train_loss:2.022, Test_acc:29.0%,Test_loss:1.931
Epoch: 3, Train_acc:33.2%, Train_loss:1.811, Test_acc:36.9%,Test_loss:1.712
Epoch: 4, Train_acc:40.4%, Train_loss:1.637, Test_acc:40.8%,Test_loss:1.609
Epoch: 5, Train_acc:44.0%, Train_loss:1.535, Test_acc:46.4%,Test_loss:1.470
Epoch: 6, Train_acc:47.4%, Train_loss:1.449, Test_acc:47.4%,Test_loss:1.432
Epoch: 7, Train_acc:50.9%, Train_loss:1.365, Test_acc:53.1%,Test_loss:1.313
Epoch: 8, Train_acc:53.9%, Train_loss:1.289, Test_acc:55.2%,Test_loss:1.256
Epoch: 9, Train_acc:56.1%, Train_loss:1.226, Test_acc:50.4%,Test_loss:1.458
Epoch:10, Train_acc:58.4%, Train_loss:1.175, Test_acc:58.9%,Test_loss:1.156
Done
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四、 结果可视化

 

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/127004304

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