使用PyTorch对cifar-10图片分类

使用PyTorch对cifar-10图片分类

前言

最近刚学习了PyTorch，主要是在PyTorch主页教程里面学习。不过这个教程是英文的，学习起来比较费劲。

因此我自己对PyTorch对cifar-10图片分类这一部分进行了总结，因为光对着代码看很容易乱，所以将整个过程的流程整理出来，方便理解。

程序流程

一、数据预处理

图片转化为Tensor

将数据归一化

为训练集、测试集分别创建可迭代的数据集，每次迭代可得到batch_size个输入图片数据。

import torchvision as tv
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.transforms import ToPILImage
show = ToPILImage() # 可以把Tensor转成Image，方便可视化
# 第一次运行程序torchvision会自动下载CIFAR-10数据集，
# 大约100M，需花费一定的时间，
# 如果已经下载有CIFAR-10，可通过root参数指定

# 定义对数据的预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 转为Tensor
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), # 归一化
])

# 训练集
trainset = tv.datasets.CIFAR10(
root='/home/cy/tmp/data/',
train=True,
download=True,
transform=transform)

trainloader = t.utils.data.DataLoader(
trainset,
batch_size=4,
shuffle=True,
num_workers=2)

# 测试集
testset = tv.datasets.CIFAR10(
'/home/cy/tmp/data/',
train=False,
download=True,
transform=transform)

testloader = t.utils.data.DataLoader(
testset,
batch_size=4,
shuffle=False,
num_workers=2)

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

二、定义网络

仿照LetNet网络，创建继承nn.Module的子类，并实现init、forward方法。

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.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 = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
x = x.view(x.size()[0], -1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x

net = Net()
print(net)

三、定义损失函数和优化器

from torch import optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #定义优化器

四、训练网络

定义epoch训练次数

循环读取数据迭代器的训练数据

获得输入的inputs、标签labels

梯度清零

inputs带入网络得到outputs，将outputs与labels比较得带loss

对loss执行反向传播，自动求所有参数的梯度

用优化器把获得的梯度来更新参数

打印loss信息

t.set_num_threads(8)
for epoch in range(2):

running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):

# 输入数据
inputs, labels = data
inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)

# 梯度清零
optimizer.zero_grad()

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

# 更新参数
optimizer.step()

# 打印log信息
running_loss += loss.data[0]
if i % 2000 == 1999: # 每2000个batch打印一下训练状态
print('[%d, %5d] loss: %.3f' \
% (epoch+1, i+1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')

五、获得准确率

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next() # 一个batch返回4张图片
print('实际的label: ', ' '.join(\
'%08s'%classes[labels[j]] for j in range(4)))
show(tv.utils.make_grid(images / 2 - 0.5)).resize((400,100))

# 计算图片在每个类别上的分数
outputs = net(Variable(images))
# 得分最高的那个类
_, predicted = t.max(outputs.data, 1)

print('预测结果: ', ' '.join('%5s'\
% classes[predicted[j]] for j in range(4)))
correct = 0 # 预测正确的图片数
total = 0 # 总共的图片数
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(Variable(images))
_, predicted = t.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum()

print('10000张测试集中的准确率为: %d %%' % (100 * correct / total))