PyTorch 深度学习:60分钟快速入门（4） ---训练一个分类器

你已经看到如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重.

你现在可能在思考.

关于数据

通常，当你处理图像，文本，音频和视频数据时，你可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中.然后把这个数组转换成torch.*Tensor.

• 对于图像,有诸如Pillow,OpenCV包.
• 对于音频,有诸如scipy和librosa包
• 对于文本,原始Python和Cython来加载,或者NLTK和SpaCy是有用的.
  特别的,对于视觉,我们创建了一个torchvision包,包含常见数据集的数据加载,比如Imagenet,CIFAR10,MNIST等,和图像转换器,也就是torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader.

这提供了巨大的便利,也避免了代码的重复.

在这个教程中,我们使用CIFAR10数据集,它有如下10个类别:’airplane’,’automobile’,’bird’,’cat’,’deer’,’dog’,’frog’,’horse’,’ship’,’truck’.这个数据集中的图像大小为33232,即,3通道,32*32像素.

训练一个图像分类器

我们将一次按照下列顺序进行:

• 使用torchvision加载和归一化CIFAR10训练集和测试集.
• 定义一个卷积神经网络
• 定义损失函数
• 在训练集上训练网络
• 在测试机上测试网络

1.加载和归一化CIFAR0

使用torchvision加载CIFAR10是非常容易的.

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

torchvision的输出是[0,1]的PILImage图像,我们把它转换为归一化范围为[-1, 1]的张量.

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

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

Out:

Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz
Files already downloaded and verified

为了好玩,我们展示一些训练图像.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image


def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()


# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

Out:

bird truck  ship  frog

2. 定义一个卷积神经网络

从之前的神经网络一节复制神经网络代码,并修改为接受3通道图像取代之前的接受单通道图像.

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


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x


net = Net()

3. 定义损失函数和优化器

我们使用交叉熵作为损失函数,使用带动量的随机梯度下降.

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4. 训练网络

这是开始有趣的时刻.我们只需循环遍历数据迭代器,并将输入提供给网络并进行优化。

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

Out:

[1,  2000] loss: 2.195
[1,  4000] loss: 1.829
[1,  6000] loss: 1.685
[1,  8000] loss: 1.596
[1, 10000] loss: 1.534
[1, 12000] loss: 1.470
[2,  2000] loss: 1.404
[2,  4000] loss: 1.374
[2,  6000] loss: 1.361
[2,  8000] loss: 1.351
[2, 10000] loss: 1.310
[2, 12000] loss: 1.288
Finished Training

5. 在测试集上测试网络

我们在整个训练集上训练了两次网络,但是我们需要检查网络是否从数据集中学习到东西.

我们通过预测神经网络输出的类别标签并根据实际情况进行检测.如果预测正确,我们把该样本添加到正确预测列表.

第一步,显示测试集中的图片一遍熟悉图片内容.

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# print images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

Out:

GroundTruth:    cat  ship  ship plane

现在我们来看看神经网络认为以上图片是什么

outputs = net(images)

输出是10个标签的能量.一个类别的能量越大,神经网络越认为他是这个类别.所以让我们得到最高能量的标签.

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))

Out:

Predicted:    cat truck  ship plane

这结果看起来非常的好.

接下来让我们看看网络在整个测试集上的结果如何.

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

Out:

Accuracy of the network on the 10000 test images: 54 %

结果看起来好于偶然,偶然的正确率为10%,似乎网络学习到了一些东西.

那在什么类上预测较好,什么类预测结果不好呢.

class_correct = list(0. for i in range(10))
class_total = list(0. for i in range(10))
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        c = (predicted == labels).squeeze()
        for i in range(4):
            label = labels[i]
            class_correct[label] += c[i].item()
            class_total[label] += 1


for i in range(10):
    print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
        classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

Out:

Accuracy of plane : 67 %
Accuracy of   car : 56 %
Accuracy of  bird : 43 %
Accuracy of   cat : 51 %
Accuracy of  deer : 29 %
Accuracy of   dog : 32 %
Accuracy of  frog : 69 %
Accuracy of horse : 61 %
Accuracy of  ship : 58 %
Accuracy of truck : 71 %

接下来干什么?

我们如何在GPU上运行神经网络呢?

在GPU上训练

你是如何把一个Tensor转换GPU上,你就如何把一个神经网络移动到GPU上训练.
这个操作会递归遍历有所模块,并将其参数和缓冲区转换为CUDA张量.

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:

print(device)

Out:

cuda:0

本节的其余部分假定设备是CUDA设备。

然后这些方法将递归遍历所有模块并将其参数和缓冲区转换为CUDA张量：

net.to(device)

请记住，您还必须将每一步的输入和目标发送到GPU：

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

为什么我不注意与CPU相比的MASSIVE加速？因为你的网络很小。

练习：尝试增加你的网络的宽度(第一个nn.Conv2d的第2个参数, 第二个nn.Conv2d的第一个参数,他们需要是相同的数字),看看你得到了什么样的加速.

达到的目标：

• 在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络。
• 训练一个小型神经网络对图像进行分类

在多个GPU上进行培训

如果您想使用所有GPU查看更多MASSIVE加速，请查看可选：数据并行。