使用VGG模型进行猫狗大战
在本实验中,我们将建一个模型来完成 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中,有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练,有12500张图片用做测试。
文章目录
- 导入包并启用GPU
- 导入数据
- 数据集目录
- 数据预处理
- 将训练集进行shuffle = True并分别load至对应的loader中
- 对valid数据进行计数,并把第一个 batch 保存到 inputs_try,labels_try
- 对数据进行打印预览
- 创建 VGG Model
- 获取模型
- 优化并训练模型
- 使用最优模型测试AI研习社数据集
- 提交
导入包并启用GPU
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import models,transforms,datasets
import time
import json# 判断是否存在GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print('Using gpu: %s ' % torch.cuda.is_available())
导入数据
!wget http://fenggao-image.stor.sinaapp.com/dogscats.zip
!unzip dogscats.zip!wget https://static.leiphone.com/cat_dog.rar
!unrar x /content/cat_dog.rar
第一个数据集为老师准备的数据集,因为这个代码需要在colab上跑,速度会相对较慢。因此,我们重新整理了数据,制作了新的数据集,训练集包含1800张图(猫的图片900张,狗的图片900张),测试集包含2000张图。
第二个为AI研习社的数据,数据量较大
数据集目录
- test:最后通过训练好的模型来识别的测试图片
- train:用来训练模型的图片。
- val:文件夹下的图片有确定的标签,用来测试模型训练效果。
dogscats 数据集同理
数据预处理
datasets 是 torchvision 中的一个包,可以用做加载图像数据。它可以以多线程(multi-thread)的形式从硬盘中读取数据,使用 mini-batch 的形式,在网络训练中向 GPU 输送。在使用CNN处理图像时,需要进行预处理。图片将被整理成2242243的大小,同时还将进行归一化处理。
torchvision 支持对输入数据进行一些复杂的预处理/变换 (normalization, cropping, flipping, jittering 等)
normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])vgg_format = transforms.Compose([transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),normalize,])data_dir = './dogscats'dsets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), vgg_format)for x in ['train', 'valid']}dset_sizes = {x: len(dsets[x]) for x in ['train', 'valid']}
dset_classes = dsets['train'].classes
# 通过下面代码可以查看 dsets 的一些属性
print(dsets['train'].classes)
print(dsets['train'].class_to_idx)
print(dsets['train'].imgs[:5])
print('dset_sizes: ', dset_sizes)
- classes 图像类别
- class_to_index 类别索引
- 数据索引 {cat:0,dog:1}
将训练集进行shuffle = True并分别load至对应的loader中
loader_train = torch.utils.data.DataLoader(
dsets['train'], batch_size=64, shuffle=True, num_workers=6)loader_valid = torch.utils.data.DataLoader(
dsets['valid'], batch_size=5, shuffle=False, num_workers=6)
对valid数据进行计数,并把第一个 batch 保存到 inputs_try,labels_try
'''
valid 数据一共有2000张图,每个batch是5张,因此,下面进行遍历一共会输出到 400
同时,把第一个 batch 保存到 inputs_try, labels_try,分别查看
'''
count = 1
for data in loader_valid:print(count, end='\n')if count == 1:inputs_try,labels_try = datacount +=1print(labels_try)
print(inputs_try.shape)
对数据进行打印预览
# 显示图片的小程序
def imshow(inp, title=None):
# Imshow for Tensor.inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])inp = np.clip(std * inp + mean, 0,1)plt.imshow(inp)if title is not None:plt.title(title)plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated# 显示 labels_try 的5张图片,即valid里第一个batch的5张图片
out = torchvision.utils.make_grid(inputs_try)
imshow(out, title=[dset_classes[x] for x in labels_try])
创建 VGG Model
torchvision中集成了很多在 ImageNet (120万张训练数据) 上预训练好的通用的CNN模型,可以直接下载使用。
在本课程中,我们直接使用预训练好的 VGG 模型。同时,为了展示 VGG 模型对本数据的预测结果,还下载了 ImageNet 1000 个类的 JSON 文件。
在这部分代码中,对输入的5个图片利用VGG模型进行预测,同时,使用softmax对结果进行处理,随后展示了识别结果。可以看到,识别结果是比较非常准确的。
- pretrained设置为True程序会自动下载已经训练好的参数。
- models.vgg16包含用于解决不同任务的模型定义,包括:图像分类,逐像素语义分割,对象检测,实例分割,人员检测和视频分类。
!wget https://s3.amazonaws.com/deep-learning-models/image-models/imagenet_class_index.json
model_vgg = models.vgg16(pretrained=True)with open('./imagenet_class_index.json') as f:class_dict = json.load(f)
dic_imagenet = [class_dict[str(i)][1] for i in range(len(class_dict))]inputs_try , labels_try = inputs_try.to(device), labels_try.to(device)
model_vgg = model_vgg.to(device)outputs_try = model_vgg(inputs_try)print(outputs_try)
print(outputs_try.shape)'''
可以看到结果为5行,1000列的数据,每一列代表对每一种目标识别的结果。
但是我也可以观察到,结果非常奇葩,有负数,有正数,
为了将VGG网络输出的结果转化为对每一类的预测概率,我们把结果输入到 Softmax 函数
'''
m_softm = nn.Softmax(dim=1)
probs = m_softm(outputs_try)
vals_try,pred_try = torch.max(probs,dim=1)print( 'prob sum: ', torch.sum(probs,1))
print( 'vals_try: ', vals_try)
print( 'pred_try: ', pred_try)print([dic_imagenet[i] for i in pred_try.data])
imshow(torchvision.utils.make_grid(inputs_try.data.cpu()), title=[dset_classes[x] for x in labels_try.data.cpu()])
获取模型
- 我们的目标是使用预训练好的模型,并且只对全连接层的最后一层进行改写nn.Linear(4096, 2)使得最后输出的结果只有两个,即分辨猫与狗。
- 为了在训练中冻结前面层的参数,需要设置 required_grad=False。这样,反向传播训练梯度时,前面层的权重就不会自动更新了。训练的时候只会更新最后一层的参数。
model_vgg_new = model_vgg;for param in model_vgg_new.parameters():param.requires_grad = False #冻结参数
'''
更改最后一层输出层
'''
model_vgg_new.classifier._modules['6'] = nn.Linear(4096, 2)
model_vgg_new.classifier._modules['7'] = torch.nn.LogSoftmax(dim = 1)model_vgg_new = model_vgg_new.to(device)'''
输出新的vgg模型
'''
print(model_vgg_new.classifier)
优化并训练模型
- 创建损失函数和优化器;
- 训练模型与保存;
- 测试模型。
'''
第一步:创建损失函数和优化器损失函数 NLLLoss() 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签.
它不会为我们计算对数概率,适合最后一层是log_softmax()的网络.
'''
criterion = nn.NLLLoss()# 学习率
lr = 0.001
- torch.optim 是实现各种优化算法的软件包,通过torch.optim构造一个优化器对象,该对象将保持当前状态并根据所计算的梯度来更新参数。
- 这里使用Adam优化器,Adam在很多情况下算作默认工作性能比较优秀的优化器。
- 根据预测的最好的情况通过torch.save()保存训练好的模型,后期对测试集进行测试时通过torch.load()加载模型。
# 这里使用Adam优化器
optimizer_vgg = torch.optim.Adam(model_vgg_new.classifier[6].parameters(),lr = lr)'''
第二步:训练模型并保存
model: 训练的模型
dataloader: 训练集
size: 训练集大小
epochs: 训练次数
optimizer: 优化器
'''
def train_model(model,dataloader,size,epochs=1,optimizer=None):model.train() #用于模型训练for epoch in range(epochs):epoch_acc_max = 0running_loss = 0.0running_corrects = 0count = 0for inputs,classes in dataloader:inputs = inputs.to(device)classes = classes.to(device)outputs = model(inputs) #参数前向传播loss = criterion(outputs,classes) optimizer = optimizeroptimizer.zero_grad() #优化器梯度初始化loss.backward() #梯度反向传播optimizer.step()_,preds = torch.max(outputs.data,1) #得到预测结果# statisticsrunning_loss += loss.data.item()running_corrects += torch.sum(preds == classes.data)count += len(inputs)print('Training: No. ', count, ' process ... total: ', size)epoch_loss = running_loss / sizeepoch_acc = running_corrects.data.item() / sizeif epoch_acc > epoch_acc_max:epoch_acc_max = epoch_acctorch.save(model, 'model_best.pth') #保存最好模型print('Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(epoch_loss, epoch_acc))# 模型训练
train_model(model_vgg_new, loader_train,size = dset_sizes['train'], epochs = 5, optimizer=optimizer_vgg)
一共进行了5轮,loss和准确率分别是
- Loss: 0.0067 Acc: 0.8356
- Loss: 0.0035 Acc: 0.9456
- Loss: 0.0026 Acc: 0.9611
- Loss: 0.0023 Acc: 0.9589
- Loss: 0.0021 Acc: 0.9644
使用最优模型测试AI研习社数据集
dsets = datasets.ImageFolder('/content/cat_dog', vgg_format) final = {} #结果数组loader_test = torch.utils.data.DataLoader(dsets, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0)model_vgg_new = torch.load("/content/model_best.pth")def test(model,dataloader,size):model.eval() #参数固定cnt = 0 #countfor inputs,_ in dataloader:if cnt < size:inputs = inputs.to(device)outputs = model(inputs)_,preds = torch.max(outputs.data,1) #预测值最大化key = dsets.imgs[cnt][0].split("/")[-1].split('.')[0] #对目录项进行分割final[key] = preds[0]cnt += 1else:break;
test(model_vgg_new,loader_test,size=2000)''''
写表格
''''
with open("/content/test.csv",'a+') as f:for key in range(2000):f.write("{},{}\n".format(key,final[str(key)]))
提交
代码地址:https://github.com/boom-10/deep_study_se/blob/main/dog%26%26cat.ipynb
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