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CNN的Pytorch實(shí)現(xiàn)(LeNet)

CNN的Pytorch實(shí)現(xiàn)(LeNet)

上次寫了一篇CNN的詳解，可是累壞了老僧我。寫完后拿給朋友看，朋友說你這Pytorch的實(shí)現(xiàn)方式對(duì)于新人來講會(huì)很不友好，然后反問我說里面所有的細(xì)節(jié)你都明白了嗎。我想想，的確如此。那個(gè)源碼是我當(dāng)時(shí)《動(dòng)手學(xué)pytorch》的時(shí)候整理的，里面有很多包裝過的函數(shù)，對(duì)于新入門的人來講，的確是個(gè)大問題。于是，痛定思痛的我決定重新寫Pytorch實(shí)現(xiàn)這一部分，理論部分我就不多講了，咱們直接分析代碼，此代碼是來自Pytorch官方給出的LeNet Model。你可以使用Jupyter Notebook一行一行的學(xué)習(xí)，也可以使用Pycharm進(jìn)行斷點(diǎn)訓(xùn)練和Debug來學(xué)習(xí)。

沒有看過理論部分的同學(xué)可以看我上篇文章：一文帶你了解CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。

在整個(gè)講解的過程中，其中的一些比較重要的代碼我會(huì)引入一些例子來進(jìn)行解釋它的功能，如果你想先直接跑通代碼，可以直接跳到代碼匯總部分，Here we go~

1. 任務(wù)目標(biāo)

這是一個(gè)對(duì)于彩色圖的10分類的問題，具體種類有：'plane', 'car', 'bird', 'cat','deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'，訓(xùn)練一個(gè)能夠?qū)ζ溥M(jìn)行分類的分類器。

2. 庫(kù)的導(dǎo)入

這一部分咱們就不說太多了吧，直接上code：

import torch # 張量的有關(guān)運(yùn)算，如創(chuàng)建、索引、連接、轉(zhuǎn)置....和numpy的操作很像
import torch.nn as nn # 八廓搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的模塊、loss等等
import torch.nn.functional as F # 常用的激活函數(shù)都在這里面
import torchvision # 專門處理圖像的庫(kù)
import torch.optim as optim # 各種參數(shù)優(yōu)化方法，SGD、Adam...
import torchvision.transforms as transforms # 提供了一般的圖像轉(zhuǎn)換操作的類，也可以用于圖像增強(qiáng)
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

3. 模型定義

我們?cè)诙x自己網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，需要繼承nn.Module類，并重新實(shí)現(xiàn)構(gòu)造函數(shù)__init__和forward兩個(gè)方法。forward方法是必須要重寫的，它是實(shí)現(xiàn)模型的功能，實(shí)現(xiàn)各個(gè)層之間的連接關(guān)系的核心。如果你是用我下面的這個(gè)方法來定義的模型，在forward中要去連接它們之間的關(guān)系；如果你是用Sequential的方法來定義的模型，一般來講可以直接在構(gòu)造函數(shù)定義好后，在foward函數(shù)中return就行了（如果模型比較復(fù)雜就另當(dāng)別論）。

class LeNet(nn.Module):
    """
    	下面這個(gè)模型定義沒有用Sequential來定義，Sequential的定義方法能夠在init中就給出各個(gè)層
    	之間的關(guān)系，我這里是根據(jù)是否有可學(xué)習(xí)的參數(shù)。我將可學(xué)習(xí)參數(shù)的層（如全連接、卷積）放在構(gòu)造函數(shù)
    	中（其實(shí)你想把不具有參數(shù)的層放在里面也可以），把不具有學(xué)習(xí)參數(shù)的層(如dropout，
    	ReLU等激活函數(shù)、BN層)放在forward。
 
    """
    def __init__(self):
        super(LeNet,self).__init__()   

        # 第一個(gè)卷積塊，這里輸入的是3通道，彩色圖。
        self.conv1 = nn.Conv2d(3,16,5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2)

        # 第二個(gè)卷積塊
        self.conv2 = nn.Conv2d(16,32,5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,2)

        # 稠密塊，包含三個(gè)全連接層
        self.fc1 = nn.Linear(32*5*5,120)
        self.fc2 = nn.Linear(120,84)
        self.fc3 = nn.Linear(84,10)
        pass

    def forward(self,x):
        # x是輸入數(shù)據(jù)，是一個(gè)tensor
        # 正向傳播
        x = F.relu(self.conv1(x))    # input(3, 32, 32) output(16, 28, 28)
        x = self.pool1(x)            # output(16, 14, 14)
        x = F.relu(self.conv2(x))    # output(32, 10, 10)
        x = self.pool2(x)            # output(32, 5, 5)
        x = x.view(-1, 32*5*5)       # output(32*5*5)
        # 數(shù)據(jù)通過view展成一維向量，第一個(gè)參數(shù)-1是batch，自動(dòng)推理；32x5x5是展平后的個(gè)數(shù)
        x = F.relu(self.fc1(x))      # output(120)
        x = F.relu(self.fc2(x))      # output(84)
        x = self.fc3(x)              # output(10)

        # 為什么沒有用softmax函數(shù) --- 在網(wǎng)絡(luò)模型中已經(jīng)計(jì)算交叉熵以及概率
        return x

我們還可以隨便看一下可訓(xùn)練參數(shù)：

model = LeNet()
for name,parameters in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:    
        print(name,':',parameters.size())

看一下實(shí)例化的模型：

import torch
input1 = torch.rand([32,3,32,32])
model = LeNet() # 模式實(shí)例化
print(model) # 看一下模型結(jié)構(gòu)
output = model(input1)

這里就不再拓展了，我發(fā)4我發(fā)4，我會(huì)專門再寫一篇使用pytorch查看特征矩陣和卷積核參數(shù)的文章。

4. 數(shù)據(jù)加載、處理

# 調(diào)用設(shè)備內(nèi)的GPU并打印出來
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print("using {} device.".format(device))

# 定義圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 如果是第一次運(yùn)行代碼，沒有下載數(shù)據(jù)集，則將download調(diào)制為True進(jìn)行下載，并加載訓(xùn)練集
# transform是選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理的方式，我們已經(jīng)提前定義
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                         download=False,transform=transform)

# 如果你是windows系統(tǒng)，一定要記得把num_workers設(shè)置為0，不然會(huì)報(bào)錯(cuò)。
# 這個(gè)是將數(shù)據(jù)集劃為為n個(gè)批次，每個(gè)批次的數(shù)據(jù)集有batchSize張圖片，shuffle是打亂數(shù)據(jù)集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
                                           shuffle=True, num_workers=0)

# 上面已經(jīng)下載過的話，download設(shè)置為False
val_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=False, transform=transform)

# 驗(yàn)證集不用打亂，把batchsize設(shè)置為1，每次拿出1張來驗(yàn)證
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=1
                                         shuffle=False, num_workers=0)

# 定義classes類別
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

val_data_iter = iter(val_loader) # 轉(zhuǎn)換成可迭代的迭代器
val_image, val_label = val_data_iter.next()

# 定義imshow函數(shù)顯示圖像
def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5  # unnormalize -> 反標(biāo)準(zhǔn)化處理
    npimg = img.numpy() # numpy和tensor的通道順序不同 tensor是通道度、寬度，numpy是高、寬、通
    
    # 使用transpose調(diào)整維度
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) #（1,2,0）-> 代表高度、寬度 通道
    plt.show()

imshow(torchvision.utils.make_grid(val_image))
# 顯示圖像結(jié)果：

在這個(gè)圖像加載部分，我做了些其它的嘗試，想要去發(fā)現(xiàn)train_set和train_loader之間的不同。這里你可以逐行取消我注釋的代碼，然后去觀察，去對(duì)比，你就知道有哪些不一樣了。

"""
	train_set:

    總結(jié)：經(jīng)過多次嘗試，發(fā)現(xiàn)train_set是用一個(gè)Dataset包裝起來，用索引來提取第n個(gè)數(shù)據(jù)，提出的數(shù)據(jù)是一個(gè)元組。
    元組的第一個(gè)索引是Tensor的圖像數(shù)據(jù)，(channel,height,width)，索引的第二個(gè)數(shù)據(jù)是標(biāo)簽 int類型。
    可以選擇用enumerate迭代器，也可以直接進(jìn)行索引，這里因?yàn)闆]有batchsize的維度，所以可以直接調(diào)用自己寫的
    imshow函數(shù)來顯示圖片
"""

for i,data in enumerate(train_set):
    if i == 7:
#         imshow(data[0])
#         print(data[0])
#         print(train_set[i][0]) # 查看train-set第七張圖元組 的 索引0
        print(train_set[i][0].shape)
        print(train_set[i][1]) # 查看train-set第七張圖元組 的 索引1
#         imshow(train_set[i][0])
        print(type(train_set[i][1]))
#         print(train_set[i].shape)
        print(data[0])
        print(data[0].shape)
#         print(type(data[i]))

"""
	train_loader

    總結(jié)：和Dataset類型不一樣,DataLoader不能夠直接用索引獲取數(shù)據(jù)。需要用enumerate迭代器來獲取 或者 iter.
    經(jīng)過enumerate索引后，得到的data類型是擁有兩個(gè)變量的列表類型。第一個(gè)變量是Tensor類型，用[batchSize,channel,height,width]表示
    批圖像數(shù)據(jù)，里面是有batchsize張圖的。第二個(gè)變量也是Tensor類型，是代表每張圖像的標(biāo)簽,是個(gè)一維torch
    
"""

for i,data in enumerate(train_loader):
    if i == 7:
        print(type(data))
        print(len(data))
        print(type(data[0]))
        print(type(data[1]))
        print(data[0].shape)
        print(data[1].shape)
        print(type(data[1]))
#         print(data[0])
        print(data[1])      
#         print(type(data[2]))

5.模型訓(xùn)練

# 用GPU訓(xùn)練
import time
torch.cuda.synchronize()
start = time.time()

net = LeNet()
net.to(device) #使用GPU時(shí)把網(wǎng)絡(luò)分配到指定的device中
loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 
optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.001) # Adam優(yōu)化器

Loss = []
for epoch in range(5):
    # 這里就只訓(xùn)練5個(gè)epoch，你可以試試多個(gè)
    running_loss = 0.0
    for step,data in enumerate(train_loader,start=0):
        inputs,labels = data # data是一個(gè)列表，[數(shù)據(jù)，標(biāo)簽]
        
        # 清除歷史梯度，加快訓(xùn)練
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = net(inputs.to(device)) # 將輸入的數(shù)據(jù)分配到指定的GPU中
        
        loss = loss_function(outputs,labels.to(device)) # 將labels分配到指定的device
        
        loss.backward() # loss進(jìn)行反向傳播
        optimizer.step() # step進(jìn)行參數(shù)更新
        
        # 打印數(shù)據(jù)
        running_loss += loss.item() # 每次計(jì)算完loss后加入到running_loss中
        if step % 500 == 499: # 每500個(gè)mini-batches 就打印一次
            with torch.no_grad(): 
                outputs = net(val_image.to(device))
                # outputs的shape = [32,10]
                # dim是max函數(shù)索引的維度，0是每列最大值，1是每行最大值
                predict_y = torch.max(outputs,dim=1)[1] # max函數(shù)返回的每個(gè)batchSize的最大值 + 索引。獲取索引[1]
                    
                # == 來比較每個(gè)batchSize中的訓(xùn)練結(jié)果標(biāo)簽和原標(biāo)簽是否相同，如果預(yù)測(cè)正確就返回1，否則返回0，并累計(jì)正確的數(shù)量。
                # 得到的是tensor，用item轉(zhuǎn)成數(shù)字，CPU時(shí)使用

                accuracy = (predict_y == val_label.to(device)).sum().item()/val_label.size(0) 
                # val_label.size是驗(yàn)證集中batchSize的大小
                print('[%d %5d] train_loss: %.3f test_accuracy:%.3f' % (epoch+1,step+1,
                                                                       running_loss/500,accuracy))
                Loss.append(running_loss)
                running_loss = 0.0
print('Finished Training')
            
torch.cuda.synchronize()
end = time.time()

print("訓(xùn)練用時(shí):",end-start,'s')

五個(gè)epoch在我的GPU上訓(xùn)練了68s。

整個(gè)代碼

model.py

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class LeNet(nn.Module):
    # 要繼承于nn.Moudule父類
    def __init__(self):
        # 初始化函數(shù)

        super(LeNet, self).__init__()
        # 使用super函數(shù)，解決多繼承可能遇到的一些問題；調(diào)用基類的構(gòu)造函數(shù)


        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5) # 調(diào)用卷積層 （in_channels,out_channels(也是卷積核個(gè)數(shù)。輸出的通道數(shù)),kernel_size（卷積核大小）,stride）
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)  # 最大池化層，進(jìn)行下采樣
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5) # 輸出的通道數(shù)為32
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)

        self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120) # 全連接層輸入是一維向量，這里是32x5x5，我們要展平，120是節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)
        # 32是通道數(shù)
        # Linear(input_features,output_features)

        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # x是輸入數(shù)據(jù)，是一個(gè)tensor
        # 正向傳播
        x = F.relu(self.conv1(x))    # input(3, 32, 32) output(16, 28, 28)
        x = self.pool1(x)            # output(16, 14, 14)
        x = F.relu(self.conv2(x))    # output(32, 10, 10)
        x = self.pool2(x)            # output(32, 5, 5)
        x = x.view(-1, 32*5*5)       # output(32*5*5)
        # 數(shù)據(jù)通過view展成一維向量，第一個(gè)參數(shù)-1是batch，自動(dòng)推理；32x5x5是展平后的個(gè)數(shù)
        x = F.relu(self.fc1(x))      # output(120)
        x = F.relu(self.fc2(x))      # output(84)
        x = self.fc3(x)              # output(10)
        # 為什么沒有用softmax函數(shù) --- 在網(wǎng)絡(luò)模型中已經(jīng)計(jì)算交叉熵以及概率
        return x

import torch
input1 = torch.rand([32,3,32,32])
model = LeNet() # 模式實(shí)例化
print(model) # 看一下模型結(jié)構(gòu)
output = model(input1)

train.py

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
from model import LeNet
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def main():
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print("using {} device.".format(device))
    transform = transforms.Compose(
        [transforms.ToTensor(),
         transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

    # 50000張訓(xùn)練圖片
    # 第一次使用時(shí)要將download設(shè)置為True才會(huì)自動(dòng)去下載數(shù)據(jù)集
    train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                             download=False, transform=transform)

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
                                               shuffle=True, num_workers=0)
    # 把訓(xùn)練集讀取，別分成一個(gè)一個(gè)批次的，shuffle可用于隨機(jī)打亂；batch_size是一次處理36張圖像
    # num_worker在windows下只能設(shè)置成0


    # 10000張驗(yàn)證圖片
    # 第一次使用時(shí)要將download設(shè)置為True才會(huì)自動(dòng)去下載數(shù)據(jù)集
    val_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                           download=False, transform=transform)
    val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=5000,
                                             shuffle=False, num_workers=0)
    # 驗(yàn)證集 一次拿出5000張1出來驗(yàn)證，不用打亂

    val_data_iter = iter(val_loader) # 轉(zhuǎn)換成可迭代的迭代器
    val_image, val_label = val_data_iter.next()
    # 轉(zhuǎn)換成迭代器后，用next方法可以得到測(cè)試的圖像和圖像的標(biāo)簽值
    
    classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
               'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')



    # 這一部分用來看數(shù)據(jù)集
    # def imshow(img):
    #     img = img / 2 + 0.5  # unnormalize -> 反標(biāo)準(zhǔn)化處理
    #     npimg = img.numpy()
    #     plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) #（1,2,0）-> 代表高度、寬度 通道
    #     plt.show()
    #
    # # print labels
    # print(' '.join('%5s' % classes[val_label[j]] for j in range(4)))
    # imshow(torchvision.utils.make_grid(val_image))



    net = LeNet()
    net.to(device)  # 使用GPU時(shí)將網(wǎng)絡(luò)分配到指定的device中，不使用GPU注釋
    loss_function = nn.CrossEntropyLoss() # 已經(jīng)包含了softmax函數(shù)
    optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #Adam優(yōu)化器

    for epoch in range(5):  # loop over the dataset multiple times

        running_loss = 0.0
        for step, data in enumerate(train_loader, start=0):
            # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
            inputs, labels = data

            # zero the parameter gradients
            optimizer.zero_grad()
            # 一般batch_size根據(jù)硬件設(shè)備來設(shè)置的，這個(gè)清楚歷史梯度，不讓梯度累計(jì)，可以讓配置低的用戶加快訓(xùn)練

            # forward + backward + optimize 、、、、、CPU
            # outputs = net(inputs)
            # loss = loss_function(outputs, labels)

            # GPU使用時(shí)添加，不使用時(shí)注釋
            outputs = net(inputs.to(device))  # 將inputs分配到指定的device中
            loss = loss_function(outputs, labels.to(device))  # 將labels分配到指定的device中

            loss.backward() # loss進(jìn)行反向傳播
            optimizer.step() # step進(jìn)行參數(shù)更新

            # print statistics
            running_loss += loss.item() # m每次計(jì)算完后就加入到running_loss中
            if step % 500 == 499:    # print every 500 mini-batches
                with torch.no_grad(): # 在測(cè)試、預(yù)測(cè)過程中，這個(gè)函數(shù)可以優(yōu)化內(nèi)存，防止爆內(nèi)存
                    # outputs = net(val_image)  # [batch, 10]
                    outputs = net(val_image.to(device))  # 使用GPU時(shí)用這行將test_image分配到指定的device中
                    predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] #dim=1，因?yàn)閐im=0是batch；[1]是索引，最大值在哪個(gè)位置
                    # accuracy = torch.eq(predict_y, val_label).sum().item() / val_label.size(0)
                    # eq用來比較，如果預(yù)測(cè)正確返回1，錯(cuò)誤返回0 -> 得到的是tensor，要用item轉(zhuǎn)成數(shù)值 CPU時(shí)使用

                    accuracy = (predict_y==val_label.to(device)).sum().item() / val_label.size(0)

                    print('[%d, %5d] train_loss: %.3f  test_accuracy: %.3f' %
                          (epoch + 1, step + 1, running_loss / 500, accuracy))
                    running_loss = 0.0

    print('Finished Training')

    save_path = './Lenet.pth'
    torch.save(net.state_dict(), save_path)


if __name__ == '__main__':
    main()

Tips：數(shù)據(jù)集在當(dāng)前目錄下創(chuàng)建一個(gè)data文件夾，然后在train_set導(dǎo)入數(shù)據(jù)那里的download設(shè)置為True就可以下載了。如果你沒有GPU的話，你可以使用CPU訓(xùn)練，只需要把代碼中標(biāo)記的GPU部分注釋，注釋掉的CPU部分取消注釋就ok了。有條件還是GPU吧，CPU太慢了。

引用：

pytorch官方model

到此這篇關(guān)于CNN的Pytorch實(shí)現(xiàn)(LeNet)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)CNN的Pytorch實(shí)現(xiàn)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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