Pytorch从零开始实战06

Pytorch从零开始实战——明星识别

本系列来源于365天深度学习训练营

原作者K同学

环境准备

本文基于Jupyter notebook，使用Python3.8，Pytorch2.0.1+cu118，torchvision0.15.2，需读者自行配置好环境且有一些深度学习理论基础。本次实验的目的是了解如何调用官方模型。
第一步，导入常用包。

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torch.nn.functional as F
import random
from time import time
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
import gc
import os
import copy
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'  # 用于避免jupyter环境突然关闭
torch.backends.cudnn.benchmark=True  # 用于加速GPU运算的代码
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设置随机数种子

torch.manual_seed(55)
torch.cuda.manual_seed(55)
torch.cuda.manual_seed_all(55)
random.seed(55)
np.random.seed(55)
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创建设备对象

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device # device(type='cuda')
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数据集

本次数据集使用的一系列明星图片，每一位明星的图片存放在对应的文件夹中，文件夹名为明星的姓名。
使用pathlib查看类别名称

import pathlib
data_dir = './data/star'
data_dir = pathlib.Path(data_dir) # 转成pathlib.Path对象
data_paths = list(data_dir.glob('*')) 
classNames = [str(path).split("/")[2] for path in data_paths]
classNames
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使用transforms将图片进行预处理，并且使用datasets整合数据集，每个姓名标签对应的一个数字标签。

train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 标准化
])

total_data = datasets.ImageFolder("./data/star/", transform=train_transforms)
total_data.class_to_idx
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查看随机五张图片。

def plotsample(data):
    fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(10, 10)) #建立子图
    for i in range(5):
        num = random.randint(0, len(data) - 1) #首先选取随机数，随机选取五次
        #抽取数据中对应的图像对象，make_grid函数可将任意格式的图像的通道数升为3，而不改变图像原始的数据
        #而展示图像用的imshow函数最常见的输入格式也是3通道
        npimg = torchvision.utils.make_grid(data[num][0]).numpy()
        nplabel = data[num][1] #提取标签 
        #将图像由(3, weight, height)转化为(weight, height, 3)，并放入imshow函数中读取
        axs[i].imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) 
        axs[i].set_title(nplabel) #给每个子图加上标签
        axs[i].axis("off") #消除每个子图的坐标轴

plotsample(total_data)
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将数据集以8比2划分为训练集和测试集，使用DataLoader划分批次和随机打乱。

train_size = int(0.8 * len(total_data))
test_size  = len(total_data) - train_size
train_ds, test_ds = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_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,
                                        shuffle=True,
                                     )

len(train_dl.dataset), len(test_dl.dataset) # (1440, 360)
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模型选择

本次实验我们直接调用官方的数据集，使用官方预训练的VGG16，冻结模型参数，只训练最后一层的参数。

# 调用官方vgg16
from torchvision.models import vgg16
model = vgg16(pretrained = True).to(device) # 加载预训练的vgg16模型

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False # 冻结模型的参数，只训练最后一层的参数

model.classifier._modules['6'] = nn.Linear(4096, len(classNames)) # 修改vgg16模型中最后一层全连接层，输出目标类别个数
model.to(device)  
model
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创建模型，使用summary查看参数，VGG16的参数还是比较多的。

from torchsummary import summary
# 将模型转移到GPU中
model = model.to(device)
summary(model, input_size=(3, 224, 224))
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开始训练

定义训练函数

def train(dataloader, model, loss_fn, opt):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    train_acc, train_loss = 0, 0

    for X, y in dataloader:
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)

        opt.zero_grad()
        loss.backward()
        opt.step()

        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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定义测试函数

def test(dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    test_acc, test_loss = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model(X)
            loss = loss_fn(pred, y)
    
            test_acc += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
            test_loss += loss.item()

    test_acc /= size
    test_loss /= num_batches
    return test_acc, test_loss
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设置超参数，本次使用官方的学习率衰减，学习率每经过 4 个 epoch 就会以 0.92 的指数衰减。

lambda1 = lambda epoch: 0.92 ** (epoch // 4)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
learn_rate = 0.001
opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(opt, lr_lambda=lambda1) # 选定调整方法
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开始训练，可能是因为只训练最后一层，模型学习的不是很好。

import time
epochs = 30
train_loss = []
train_acc = []
test_loss = []
test_acc = []

T1 = time.time()

best_acc = 0
best_model = 0

for epoch in range(epochs):

    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    scheduler.step()
    
    model.eval() # 确保模型不会进行训练操作
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)

    if epoch_test_acc > best_acc:
        best_acc = epoch_test_acc
        best_model = copy.deepcopy(model)
        
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    print("epoch:%d, train_acc:%.1f%%, train_loss:%.3f, test_acc:%.1f%%, test_loss:%.3f"
          % (epoch + 1, epoch_train_acc * 100, epoch_train_loss, epoch_test_acc * 100, epoch_test_loss))

T2 = time.time()
print('程序运行时间:%s毫秒' % ((T2 - T1)*1000))

PATH = './best_model.pth'  # 保存的参数文件名
if best_model is not None:
    torch.save(best_model.state_dict(), PATH)
    print('保存最佳模型')
print("Done")
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模型可视化

可视化函数

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()
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模型预测

定义预测函数

from PIL import Image 

classes = list(total_data.class_to_idx)

def predict_one_image(image_path, model, transform, classes):
    
    test_img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    plt.imshow(test_img)  # 展示预测的图片

    test_img = transform(test_img)
    img = test_img.to(device).unsqueeze(0)
    
    model.eval()
    output = model(img)

    _,pred = torch.max(output,1)
    pred_class = classes[pred]
    print(f'预测结果是：{pred_class}')
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调用函数，使用模型预测图片

predict_one_image(image_path='./data/star/Angelina Jolie/001_fe3347c0.jpg', 
                  model=model, 
                  transform=train_transforms, 
                  classes=classes)
# 预测结果是：Angelina Jolie
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使用保存的最佳模型查看一下损失。

best_model.eval()
epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, best_model, loss_fn)
epoch_test_acc, epoch_test_loss # (0.3861111111111111, 1.9115476707617443)
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总结

本次调用官方预训练的VGG模型，由于VGG的参数量过大，我们仅训练了最后一层，所以效果不是很好，所以未来数据集比较大的时候，可以放开所有的层重新训练。