日萌社
人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)
使用Pytorch实现手写数字识别
目标
- 知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建
- 知道Pytorch中激活函数的使用方法
- 知道Pytorch中
torchvision.transforms
中常见图形处理函数的使用 - 知道如何训练模型和如何评估模型
1. 思路和流程分析
流程:
- 准备数据,这些需要准备DataLoader
- 构建模型,这里可以使用torch构造一个深层的神经网络
- 模型的训练
- 模型的保存,保存模型,后续持续使用
- 模型的评估,使用测试集,观察模型的好坏
2. 准备训练集和测试集
准备数据集的方法前面已经讲过,但是通过前面的内容可知,调用MNIST返回的结果中图形数据是一个Image对象,需要对其进行处理
为了进行数据的处理,接下来学习torchvision.transfroms
的方法
2.1 torchvision.transforms
的图形数据处理方法
2.1.1 torchvision.transforms.ToTensor
把一个取值范围是[0,255]
的PIL.Image
或者shape
为(H,W,C)
的numpy.ndarray
,转换成形状为[C,H,W]
其中(H,W,C)
意思为(高,宽,通道数)
,黑白图片的通道数只有1,其中每个像素点的取值为[0,255],彩色图片的通道数为(R,G,B),每个通道的每个像素点的取值为[0,255],三个通道的颜色相互叠加,形成了各种颜色
示例如下:
from torchvision import transforms
import numpy as np
data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data.reshape(2,2,3)
print(img.shape)
img_tensor = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor
print(img_tensor)
print(img_tensor.shape)
输出如下:
shape:(2, 2, 3)
img_tensor:tensor([[[215, 171],
[ 34, 12]],
[[229, 87],
[ 15, 237]],
[[ 10, 55],
[ 72, 204]]], dtype=torch.int32)
new shape:torch.Size([3, 2, 2])
注意:
transforms.ToTensor
对象中有__call__
方法,所以可以对其示例能够传入数据获取结果
2.1.2 torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
给定均值:mean,shape和图片的通道数相同(指的是每个通道的均值),方差:std,和图片的通道数相同(指的是每个通道的方差),将会把Tensor
规范化处理。
即:Normalized_image=(image-mean)/std
。
例如:
from torchvision import transforms
import numpy as np
import torchvision
data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data.reshape(2,2,3)
img = transforms.ToTensor()(img) # 转换成tensor
print(img)
print("*"*100)
norm_img = transforms.Normalize((10,10,10), (1,1,1))(img) #进行规范化处理
print(norm_img)
输出如下:
tensor([[[177, 223],
[ 71, 182]],
[[153, 120],
[173, 33]],
[[162, 233],
[194, 73]]], dtype=torch.int32)
***************************************************************************************
tensor([[[167, 213],
[ 61, 172]],
[[143, 110],
[163, 23]],
[[152, 223],
[184, 63]]], dtype=torch.int32)
注意:在sklearn中,默认上式中的std和mean为数据每列的std和mean,sklearn会在标准化之前算出每一列的std和mean。
但是在api:Normalize中并没有帮我们计算,所以我们需要手动计算
-
当mean为全部数据的均值,std为全部数据的std的时候,才是进行了标准化。
-
如果mean(x)不是全部数据的mean的时候,std(y)也不是的时候,Normalize后的数据分布满足下面的关系
2.1.3 torchvision.transforms.Compose(transforms)
将多个transform
组合起来使用。
例如
transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(), #先转化为Tensor
torchvision.transforms.Normalize(mean,std) #在进行正则化
])
2.2 准备MNIST数据集的Dataset和DataLoader
准备训练集
import torchvision
#准备数据集,其中0.1307,0.3081为MNIST数据的均值和标准差,这样操作能够对其进行标准化
#因为MNIST只有一个通道(黑白图片),所以元组中只有一个值
dataset = torchvision.datasets.MNIST('/data', train=True, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
(0.1307,), (0.3081,))
]))
#准备数据迭代器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)
准备测试集
import torchvision
#准备数据集,其中0.1307,0.3081为MNIST数据的均值和标准差,这样操作能够对其进行标准化
#因为MNIST只有一个通道(黑白图片),所以元组中只有一个值
dataset = torchvision.datasets.MNIST('/data', train=False, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
(0.1307,), (0.3081,))
]))
#准备数据迭代器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True)
3. 构建模型
补充:全连接层:当前一层的神经元和前一层的神经元相互链接,其核心操作就是y = wx,即矩阵的乘法,实现对前一层的数据的变换
模型的构建使用了一个三层的神经网络,其中包括两个全连接层和一个输出层,第一个全连接层会经过激活函数的处理,将处理后的结果交给下一个全连接层,进行变换后输出结果
那么在这个模型中有两个地方需要注意:
- 激活函数如何使用
- 每一层数据的形状
- 模型的损失函数
3.1 激活函数的使用
前面介绍了激活函数的作用,常用的激活函数为Relu激活函数,他的使用非常简单
Relu激活函数由import torch.nn.functional as F
提供,F.relu(x)
即可对x进行处理
例如:
In [30]: b
Out[30]: tensor([-2, -1, 0, 1, 2])
In [31]: import torch.nn.functional as F
In [32]: F.relu(b)
Out[32]: tensor([0, 0, 0, 1, 2])
3.2 模型中数据的形状(【添加形状变化图形】)
- 原始输入数据为的形状:
[batch_size,1,28,28]
- 进行形状的修改:
[batch_size,28*28]
,(全连接层是在进行矩阵的乘法操作) - 第一个全连接层的输出形状:
[batch_size,28]
,这里的28是个人设定的,你也可以设置为别的 - 激活函数不会修改数据的形状
- 第二个全连接层的输出形状:
[batch_size,10]
,因为手写数字有10个类别
构建模型的代码如下:
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
class MnistNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MnistNet,self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28*28*1,28) #定义Linear的输入和输出的形状
self.fc2 = nn.Linear(28,10) #定义Linear的输入和输出的形状
def forward(self,x):
x = x.view(-1,28*28*1) #对数据形状变形,-1表示该位置根据后面的形状自动调整
x = self.fc1(x) #[batch_size,28]
x = F.relu(x) #[batch_size,28]
x = self.fc2(x) #[batch_size,10]
可以发现:pytorch在构建模型的时候形状上
并不会考虑batch_size
3.3 模型的损失函数
首先,我们需要明确,当前我们手写字体识别的问题是一个多分类的问题,所谓多分类对比的是之前学习的2分类
回顾之前的课程,我们在逻辑回归中,我们使用sigmoid进行计算对数似然损失,来定义我们的2分类的损失。
对于这个softmax输出的结果,是在[0,1]区间,我们可以把它当做概率
和前面2分类的损失一样,多分类的损失只需要再把这个结果进行对数似然损失的计算即可
即:
最后,会计算每个样本的损失,即上式的平均值
我们把softmax概率传入对数似然损失得到的损失函数称为交叉熵损失
在pytorch中有两种方法实现交叉熵损失
-
criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(input,target)
-
#1. 对输出值计算softmax和取对数 output = F.log_softmax(x,dim=-1) #2. 使用torch中带权损失 loss = F.nll_loss(output,target)
带权损失定义为:
4. 模型的训练
训练的流程:
- 实例化模型,设置模型为训练模式
- 实例化优化器类,实例化损失函数
- 获取,遍历dataloader
- 梯度置为0
- 进行向前计算
- 计算损失
- 反向传播
- 更新参数
mnist_net = MnistNet()
optimizer = optim.Adam(mnist_net.parameters(),lr= 0.001)
def train(epoch):
mode = True
mnist_net.train(mode=mode) #模型设置为训练模型
train_dataloader = get_dataloader(train=mode) #获取训练数据集
for idx,(data,target) in enumerate(train_dataloader):
optimizer.zero_grad() #梯度置为0
output = mnist_net(data) #进行向前计算
loss = F.nll_loss(output,target) #带权损失
loss.backward() #进行反向传播,计算梯度
optimizer.step() #参数更新
if idx % 10 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, idx * len(data), len(train_dataloader.dataset),
100. * idx / len(train_dataloader), loss.item()))
5. 模型的保存和加载
5.1 模型的保存
torch.save(mnist_net.state_dict(),"model/mnist_net.pt") #保存模型参数
torch.save(optimizer.state_dict(), 'results/mnist_optimizer.pt') #保存优化器参数
5.2 模型的加载
mnist_net.load_state_dict(torch.load("model/mnist_net.pt"))
optimizer.load_state_dict(torch.load("results/mnist_optimizer.pt"))
6. 模型的评估
评估的过程和训练的过程相似,但是:
- 不需要计算梯度
- 需要收集损失和准确率,用来计算平均损失和平均准确率
- 损失的计算和训练时候损失的计算方法相同
- 准确率的计算:
- 模型的输出为[batch_size,10]的形状
- 其中最大值的位置就是其预测的目标值(预测值进行过sotfmax后为概率,sotfmax中分母都是相同的,分子越大,概率越大)
- 最大值的位置获取的方法可以使用
torch.max
,返回最大值和最大值的位置 - 返回最大值的位置后,和真实值(
[batch_size]
)进行对比,相同表示预测成功
def test():
test_loss = 0
correct = 0
mnist_net.eval() #设置模型为评估模式
test_dataloader = get_dataloader(train=False) #获取评估数据集
with torch.no_grad(): #不计算其梯度
for data, target in test_dataloader:
output = mnist_net(data)
test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item()
pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] #获取最大值的位置,[batch_size,1]
correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).sum() #预测准备样本数累加
test_loss /= len(test_dataloader.dataset) #计算平均损失
print('\nTest set: Avg. loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.2f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_dataloader.dataset),
100. * correct / len(test_dataloader.dataset)))
7. 完整的代码如下:
import torch
from torch import nn
from torch import optim
import torch.nn.functional as F
import torchvision
train_batch_size = 64
test_batch_size = 1000
img_size = 28
def get_dataloader(train=True):
assert isinstance(train,bool),"train 必须是bool类型"
#准备数据集,其中0.1307,0.3081为MNIST数据的均值和标准差,这样操作能够对其进行标准化
#因为MNIST只有一个通道(黑白图片),所以元组中只有一个值
dataset = torchvision.datasets.MNIST('/data', train=train, download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),]))
#准备数据迭代器
batch_size = train_batch_size if train else test_batch_size
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)
return dataloader
class MnistNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MnistNet,self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28*28*1,28)
self.fc2 = nn.Linear(28,10)
def forward(self,x):
x = x.view(-1,28*28*1)
x = self.fc1(x) #[batch_size,28]
x = F.relu(x) #[batch_size,28]
x = self.fc2(x) #[batch_size,10]
# return x
return F.log_softmax(x,dim=-1)
mnist_net = MnistNet()
optimizer = optim.Adam(mnist_net.parameters(),lr= 0.001)
# criterion = nn.NLLLoss()
# criterion = nn.CrossEntropyLoss()
train_loss_list = []
train_count_list = []
def train(epoch):
mode = True
mnist_net.train(mode=mode)
train_dataloader = get_dataloader(train=mode)
print(len(train_dataloader.dataset))
print(len(train_dataloader))
for idx,(data,target) in enumerate(train_dataloader):
optimizer.zero_grad()
output = mnist_net(data)
loss = F.nll_loss(output,target) #对数似然损失
loss.backward()
optimizer.step()
if idx % 10 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, idx * len(data), len(train_dataloader.dataset),
100. * idx / len(train_dataloader), loss.item()))
train_loss_list.append(loss.item())
train_count_list.append(idx*train_batch_size+(epoch-1)*len(train_dataloader))
torch.save(mnist_net.state_dict(),"model/mnist_net.pkl")
torch.save(optimizer.state_dict(), 'results/mnist_optimizer.pkl')
def test():
test_loss = 0
correct = 0
mnist_net.eval()
test_dataloader = get_dataloader(train=False)
with torch.no_grad():
for data, target in test_dataloader:
output = mnist_net(data)
test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item()
pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] #获取最大值的位置,[batch_size,1]
correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).sum()
test_loss /= len(test_dataloader.dataset)
print('\nTest set: Avg. loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.2f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_dataloader.dataset),
100. * correct / len(test_dataloader.dataset)))
if __name__ == '__main__':
test()
for i in range(5): #模型训练5轮
train(i)
test()
使用Pytorch实现手写数字识别
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
#定义一些参数
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 10
# DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
DEVICE = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#图像预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
#训练集
train_set = datasets.MNIST('data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(train_set,
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True)
#测试集
test_set = datasets.MNIST('data', train=False, transform=transform, download=True)
test_loader = DataLoader(test_set,
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True)
# 搭建模型
class ConvNet(nn.Module):
# 图像输入是(batch,1,28,28)
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, (3, 3)) # 输入通道数为1,输出通道数为10,卷积核(3,3)
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 32, (3, 3)) # 输入通道数为10,输出通道数为32,卷积核(3,3)
self.fc1 = nn.Linear(12 * 12 * 32, 100) #定义Linear全链接层 的输入形状(不包含batch_size) 12 * 12 * 32,输出形状 100
self.fc2 = nn.Linear(100, 10) #定义Linear全链接层 的输入形状(不包含batch_size) 100,输出形状 10
self.dropout =nn.Dropout() #元素归零的概率。默认值:0.5
def forward(self, x):
x = self.conv1(x) # (batch,10,26,26)
#BN:每个隐层神经元的激活值做BN,可以想象成每个隐层又加上了一层BN操作层,它位于A=X*W+B激活值获得之后,非线性函数变换之前
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x) # (batch,32,24,24)
x = F.relu(x)
x = F.max_pool2d(x, (2, 2)) # (batch,32,12,12)
x = x.view(x.size(0), -1) # flatten 形状变成 (batch,12*12*32)
x = self.fc1(x) # (batch,100)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x) # (batch,10)
out = F.log_softmax(x, dim=1) # softmax激活并取对数,数值上更稳定
return out
# 定义模型和优化器
model = ConvNet().to(DEVICE) # 模型移至GPU
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 定义训练函数
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): # 跑一个epoch
# 开启训练模式,即启用BatchNormalization和Dropout等。仅仅当模型中有Dropout和BatchNorm是才会有影响。
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): # 每次产生一个batch
data, target = data.to(device), target.to(device) # 产生的数据移至GPU
output = model(data)
"""
#1. 对输出值计算softmax和取对数
output = F.log_softmax(x,dim=-1)
#2. 使用torch中带权损失
loss = F.nll_loss(output,target)
"""
#交叉熵损失:nn.CrossEntropyLoss(),常用于分类问题
loss = F.nll_loss(output, target) # CrossEntropyLoss = log_softmax + NLLLoss
optimizer.zero_grad() # 设置当前该次循环时的参数梯度置为0,即梯度清零
loss.backward() # 反向传播求所有参数梯度
optimizer.step() # 沿负梯度方向 更新参数的值
if (batch_idx + 1) % 10 == 0:
# print("批量大小:",len(data))
# print("batch批数:",len(train_loader))
# print("样本总数:",len(train_loader.dataset))
# len(data) 批量大小,len(train_loader)为batch批数,len(train_loader.dataset)为样本总数
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.1f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, (batch_idx + 1) * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * (batch_idx + 1) / len(train_loader), loss.item()))
# 定义测试函数
def eval_test(model, device, test_loader):
# 测试模式,不启用BatchNormalization和Dropout。仅仅当模型中有Dropout和BatchNorm是才会有影响。
model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad(): # 避免梯度跟踪,不计算其梯度
for data, target in test_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item() # 将一批损失相加
# output.max 效果等同于 pred = torch.argmax(output, dim=1, keepdim=True)
pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # 找到概率最大的下标,获取最大值的位置
# print("最大值结果:",output.max(1, keepdim=True)[0])
# print("概率最大的下标:",pred)
# print("真实标签的下标:",target.view_as(pred))
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() #预测准备样本数累加
# len(data) 批量大小,len(test_loader)为batch批数,len(test_loader.dataset)为样本总数
test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.1f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))
"""
max()有两种用法
1.torch.max(input_tensor, dim, [keepdim]) 直接传入一个input_tensor,返回一个tuple,
前者为最大值结果,后者为indices(效果同argmax)
2.output.max() 与 torch.max()类似,只不过output.max()无需传入input_tensor
"""
# 开始训练
for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
train(model, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch)
eval_test(model, DEVICE, test_loader)