「@Author：Runsen」
图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。
在开始阅读本文之前，建议先了解一下什么是tensor、什么是torch.autograd以及如何在 PyTorch 中构建神经网络模型。
CIFAR-10 数据集
本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, 和‘truck’.
构建图像分类模型的 5 个步骤
加载并标准化训练和测试数据
定义卷积神经网络 (CNN)
定义损失函数和优化器
在训练数据上训练模型
在测试数据上测试模型
首先，我们导入库matplotlib和numpy. 这些分别是绘图和数据转换的基本库。
importmatplotlib.pyplotasplt#forplottingimportnumpyasnp#fortransformationimporttorch#PyTorchpackageimporttorchvision#loaddatasetsimporttorchvision.transformsastransforms#transformdataimporttorch.nnasnn#basicbuildingblockforneuralneteorksimporttorch.nn.functionalasF#importconvolutionfunctionslikeReluimporttorch.optimasoptim#optimzer
torchvision 用于加载流行的数据集
torchvision.transforms 用于对图像数据进行变换
torch.nn 用于定义神经网络
torch.nn.functional 用于导入 Relu 等函数
torch.optim 用于实现优化算法，例如随机梯度下降 (SGD)
在加载数据之前，首先定义一个应用于CIFAR10数据集中的图像数据的转换器transform。
#将多个变换组合在一起transform=pose(#totensorobject[transforms.ToTensor(),#mean=0.5,std=0.5transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])#设置batch_sizebatch_size=4#设置num_workersnum_workers=2#加载train数据trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=num_workers)#加载test数据testset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform)testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=batch_size,shuffle=False,num_workers=num_workers)#10个labelclasses=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')
在上面代码，首先将想要的转换并将其放入括号列表中[]并将其传递给pose()函数。这里有这两个转换：
ToTensor()
将 CIFAR10 数据集中的类型图像转换为由 Python 图像库 ( PIL ) 图像组成的张量，缩放到[0,1]。
Normalize(mean, std)
mean 和 std 参数的参数数量取决于 PIL 图像的模式，由于PIL 图像是 RGB，这意味着它们具有三个通道——红色、绿色和蓝色，其范围是[0,1]。设置mean = 0.5, std = 0.5，基于归一化公式 :(x — mean) /std，最终得到[-1, 1]的范围。
接下来，我们将一些训练图像可视化。
defimshow(img):img=img/2+0.5#unnormalizenpimg=img.numpy()#numpyobjectsplt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0)))plt.show()#利用ITER函数获取随机训练图像dataiter=iter(trainloader)images,labels=dataiter.next()imshow(torchvision.utils.make_grid(images))#printtheclassoftheimageprint(''.join('%s'%classes[labels[j]]forjinrange(batch_size)))
「定义CNN模型」
classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()#3inputimagechannel,6outputchannels,#5x5平方卷积核#in_channels=3因为我们的图像是RGBself.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)#Maxpoolingovera(2,2)windowself.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)#5x5fromimagedimensionself.fc2=nn.Linear(120,84)self.fc3=nn.Linear(84,10)defforward(self,x):x=self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x=self.pool(F.relu(self.conv2(x)))#展平conv层的输出并将其提供给我们的全连接层x=x.flatten(1)#x=x.view(-1,16*5*5)x=F.relu(self.fc1(x))x=F.relu(self.fc2(x))x=self.fc3(x)returnxnet=Net()print(net)
定义一个损失函数和优化器
criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)
训练模型
start=torch.cuda.Event(enable_timing=True)end=torch.cuda.Event(enable_timing=True)start.record()forepochinrange(2):#loopoverthedatasetmultipletimesrunning_loss=0.0fori,datainenumerate(trainloader,0):#gettheinputs;dataisalistof[inputs,labels]inputs,labels=data#zerotheparametergradientsoptimizer.zero_grad()#forward+backward+optimizeoutputs=net(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()#printstatisticsrunning_loss+=loss.item()ifi%2000==1999:#printevery2000mini-batchesprint('[%d,%5d]loss:%.3f'%(epoch+1,i+1,running_loss/2000))running_loss=0.0#whateveryouaretiminggoeshereend.record()#Waitsforeverythingtofinishrunningtorch.cuda.synchronize()print('FinishedTraining')print(start.elapsed_time(end))#milliseconds
保存神经网络
#savePATH='./cifar_net.pth'torch.save(net.state_dict(),PATH)#reloadnet=Net()net.load_state_dict(torch.load(PATH))
「在测试数据上测试模型」
dataiter=iter(testloader)images,labels=dataiter.next()#printimagesimshow(torchvision.utils.make_grid(images))print('GroundTruth:',''.join('%s'%classes[labels[j]]forjinrange(4)))
下面Testing on 10,000 images
correct=0total=0withtorch.no_grad():fordataintestloader:images,labels=dataoutputs=net(images)_,predicted=torch.max(outputs.data,1)total+=labels.size(0)correct+=(predicted==labels).sum().item()print('Accuracyofthenetworkonthe10000testimages:%d%%'%(100*correct/total))
写在后面
我们的模型准确度得分很低，那么有什么方法可以提高它呢？
调超参数
使用不同的优化器
图像数据增强
尝试更复杂的架构，例如ImageNet 模型
处理过拟合
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