上次寫了一篇CNN的詳解，可是累壞了老僧我。寫完后拿給朋友看，朋友說你這Pytorch的實現(xiàn)方式對于新人來講會很不友好，然后反問我說里面所有的細節(jié)你都明白了嗎。我想想，的確如此。那個源碼是我當時《動手學pytorch》的時候整理的，里面有很多包裝過的函數(shù)，對于新入門的人來講，的確是個大問題。于是，痛定思痛的我決定重新寫Pytorch實現(xiàn)這一部分，理論部分我就不多講了，咱們直接分析代碼，此代碼是來自Pytorch官方給出的LeNet Model。你可以使用Jupyter Notebook一行一行的學習，也可以使用Pycharm進行斷點訓(xùn)練和Debug來學習。
沒有看過理論部分的同學可以看我上篇文章：一文帶你了解CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。
在整個講解的過程中，其中的一些比較重要的代碼我會引入一些例子來進行解釋它的功能，如果你想先直接跑通代碼，可以直接跳到代碼匯總部分，Here we go~
這是一個對于彩色圖的10分類的問題，具體種類有：'plane', 'car', 'bird', 'cat','deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'，訓(xùn)練一個能夠?qū)ζ溥M行分類的分類器。
這一部分咱們就不說太多了吧，直接上code：
import torch # 張量的有關(guān)運算，如創(chuàng)建、索引、連接、轉(zhuǎn)置....和numpy的操作很像 import torch.nn as nn # 八廓搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的模塊、loss等等 import torch.nn.functional as F # 常用的激活函數(shù)都在這里面 import torchvision # 專門處理圖像的庫 import torch.optim as optim # 各種參數(shù)優(yōu)化方法，SGD、Adam... import torchvision.transforms as transforms # 提供了一般的圖像轉(zhuǎn)換操作的類，也可以用于圖像增強 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
我們在定義自己網(wǎng)絡(luò)的時候，需要繼承nn.Module類，并重新實現(xiàn)構(gòu)造函數(shù)__init__和forward兩個方法。forward方法是必須要重寫的，它是實現(xiàn)模型的功能，實現(xiàn)各個層之間的連接關(guān)系的核心。如果你是用我下面的這個方法來定義的模型，在forward中要去連接它們之間的關(guān)系；如果你是用Sequential的方法來定義的模型，一般來講可以直接在構(gòu)造函數(shù)定義好后，在foward函數(shù)中return就行了（如果模型比較復(fù)雜就另當別論）。
class LeNet(nn.Module):
"""
下面這個模型定義沒有用Sequential來定義，Sequential的定義方法能夠在init中就給出各個層
之間的關(guān)系，我這里是根據(jù)是否有可學習的參數(shù)。我將可學習參數(shù)的層（如全連接、卷積）放在構(gòu)造函數(shù)
中（其實你想把不具有參數(shù)的層放在里面也可以），把不具有學習參數(shù)的層(如dropout，
ReLU等激活函數(shù)、BN層)放在forward。
"""
def __init__(self):
super(LeNet,self).__init__()
# 第一個卷積塊，這里輸入的是3通道，彩色圖。
self.conv1 = nn.Conv2d(3,16,5)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2)
# 第二個卷積塊
self.conv2 = nn.Conv2d(16,32,5)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,2)
# 稠密塊，包含三個全連接層
self.fc1 = nn.Linear(32*5*5,120)
self.fc2 = nn.Linear(120,84)
self.fc3 = nn.Linear(84,10)
pass
def forward(self,x):
# x是輸入數(shù)據(jù)，是一個tensor
# 正向傳播
x = F.relu(self.conv1(x)) # input(3, 32, 32) output(16, 28, 28)
x = self.pool1(x) # output(16, 14, 14)
x = F.relu(self.conv2(x)) # output(32, 10, 10)
x = self.pool2(x) # output(32, 5, 5)
x = x.view(-1, 32*5*5) # output(32*5*5)
# 數(shù)據(jù)通過view展成一維向量，第一個參數(shù)-1是batch，自動推理；32x5x5是展平后的個數(shù)
x = F.relu(self.fc1(x)) # output(120)
x = F.relu(self.fc2(x)) # output(84)
x = self.fc3(x) # output(10)
# 為什么沒有用softmax函數(shù) --- 在網(wǎng)絡(luò)模型中已經(jīng)計算交叉熵以及概率
return x
我們還可以隨便看一下可訓(xùn)練參數(shù)：
model = LeNet()
for name,parameters in model.named_parameters():
if param.requires_grad:
print(name,':',parameters.size())
看一下實例化的模型：
import torch input1 = torch.rand([32,3,32,32]) model = LeNet() # 模式實例化 print(model) # 看一下模型結(jié)構(gòu) output = model(input1)
這里就不再拓展了，我發(fā)4我發(fā)4，我會專門再寫一篇使用pytorch查看特征矩陣 和卷積核參數(shù)的文章。
# 調(diào)用設(shè)備內(nèi)的GPU并打印出來
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print("using {} device.".format(device))
# 定義圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 如果是第一次運行代碼，沒有下載數(shù)據(jù)集，則將download調(diào)制為True進行下載，并加載訓(xùn)練集
# transform是選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理的方式，我們已經(jīng)提前定義
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=False,transform=transform)
# 如果你是windows系統(tǒng)，一定要記得把num_workers設(shè)置為0，不然會報錯。
# 這個是將數(shù)據(jù)集劃為為n個批次，每個批次的數(shù)據(jù)集有batchSize張圖片，shuffle是打亂數(shù)據(jù)集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
shuffle=True, num_workers=0)
# 上面已經(jīng)下載過的話，download設(shè)置為False
val_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=False, transform=transform)
# 驗證集不用打亂，把batchsize設(shè)置為1，每次拿出1張來驗證
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=1
shuffle=False, num_workers=0)
# 定義classes類別
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
val_data_iter = iter(val_loader) # 轉(zhuǎn)換成可迭代的迭代器
val_image, val_label = val_data_iter.next()
# 定義imshow函數(shù)顯示圖像
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize -> 反標準化處理
npimg = img.numpy() # numpy和tensor的通道順序不同 tensor是通道度、寬度，numpy是高、寬、通
# 使用transpose調(diào)整維度
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) #（1,2,0）-> 代表高度、寬度 通道
plt.show()
imshow(torchvision.utils.make_grid(val_image))
# 顯示圖像結(jié)果：
在這個圖像加載部分，我做了些其它的嘗試，想要去發(fā)現(xiàn)train_set和train_loader之間的不同。這里你可以逐行取消我注釋的代碼，然后去觀察，去對比，你就知道有哪些不一樣了。
"""
train_set:
總結(jié)：經(jīng)過多次嘗試，發(fā)現(xiàn)train_set是用一個Dataset包裝起來，用索引來提取第n個數(shù)據(jù)，提出的數(shù)據(jù)是一個元組。
元組的第一個索引是Tensor的圖像數(shù)據(jù)，(channel,height,width)，索引的第二個數(shù)據(jù)是標簽 int類型。
可以選擇用enumerate迭代器，也可以直接進行索引，這里因為沒有batchsize的維度，所以可以直接調(diào)用自己寫的
imshow函數(shù)來顯示圖片
"""
for i,data in enumerate(train_set):
if i == 7:
# imshow(data[0])
# print(data[0])
# print(train_set[i][0]) # 查看train-set第七張圖元組 的 索引0
print(train_set[i][0].shape)
print(train_set[i][1]) # 查看train-set第七張圖元組 的 索引1
# imshow(train_set[i][0])
print(type(train_set[i][1]))
# print(train_set[i].shape)
print(data[0])
print(data[0].shape)
# print(type(data[i]))
"""
train_loader
總結(jié)：和Dataset類型不一樣,DataLoader不能夠直接用索引獲取數(shù)據(jù)。需要用enumerate迭代器來獲取 或者 iter.
經(jīng)過enumerate索引后，得到的data類型是擁有兩個變量的列表類型。第一個變量是Tensor類型，用[batchSize,channel,height,width]表示
批圖像數(shù)據(jù)，里面是有batchsize張圖的。第二個變量也是Tensor類型，是代表每張圖像的標簽,是個一維torch
"""
for i,data in enumerate(train_loader):
if i == 7:
print(type(data))
print(len(data))
print(type(data[0]))
print(type(data[1]))
print(data[0].shape)
print(data[1].shape)
print(type(data[1]))
# print(data[0])
print(data[1])
# print(type(data[2]))
# 用GPU訓(xùn)練
import time
torch.cuda.synchronize()
start = time.time()
net = LeNet()
net.to(device) #使用GPU時把網(wǎng)絡(luò)分配到指定的device中
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(),lr=0.001) # Adam優(yōu)化器
Loss = []
for epoch in range(5):
# 這里就只訓(xùn)練5個epoch，你可以試試多個
running_loss = 0.0
for step,data in enumerate(train_loader,start=0):
inputs,labels = data # data是一個列表，[數(shù)據(jù)，標簽]
# 清除歷史梯度，加快訓(xùn)練
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs.to(device)) # 將輸入的數(shù)據(jù)分配到指定的GPU中
loss = loss_function(outputs,labels.to(device)) # 將labels分配到指定的device
loss.backward() # loss進行反向傳播
optimizer.step() # step進行參數(shù)更新
# 打印數(shù)據(jù)
running_loss += loss.item() # 每次計算完loss后加入到running_loss中
if step % 500 == 499: # 每500個mini-batches 就打印一次
with torch.no_grad():
outputs = net(val_image.to(device))
# outputs的shape = [32,10]
# dim是max函數(shù)索引的維度，0是每列最大值，1是每行最大值
predict_y = torch.max(outputs,dim=1)[1] # max函數(shù)返回的每個batchSize的最大值 + 索引。獲取索引[1]
# == 來比較每個batchSize中的訓(xùn)練結(jié)果標簽和原標簽是否相同，如果預(yù)測正確就返回1，否則返回0，并累計正確的數(shù)量。
# 得到的是tensor，用item轉(zhuǎn)成數(shù)字，CPU時使用
accuracy = (predict_y == val_label.to(device)).sum().item()/val_label.size(0)
# val_label.size是驗證集中batchSize的大小
print('[%d %5d] train_loss: %.3f test_accuracy:%.3f' % (epoch+1,step+1,
running_loss/500,accuracy))
Loss.append(running_loss)
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
torch.cuda.synchronize()
end = time.time()
print("訓(xùn)練用時:",end-start,'s')
五個epoch在我的GPU上訓(xùn)練了68s。
model.py
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class LeNet(nn.Module):
# 要繼承于nn.Moudule父類
def __init__(self):
# 初始化函數(shù)
super(LeNet, self).__init__()
# 使用super函數(shù)，解決多繼承可能遇到的一些問題；調(diào)用基類的構(gòu)造函數(shù)
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5) # 調(diào)用卷積層 （in_channels,out_channels(也是卷積核個數(shù)。輸出的通道數(shù)),kernel_size（卷積核大?。?stride）
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) # 最大池化層，進行下采樣
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5) # 輸出的通道數(shù)為32
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120) # 全連接層輸入是一維向量，這里是32x5x5，我們要展平，120是節(jié)點的個數(shù)
# 32是通道數(shù)
# Linear(input_features,output_features)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
# x是輸入數(shù)據(jù)，是一個tensor
# 正向傳播
x = F.relu(self.conv1(x)) # input(3, 32, 32) output(16, 28, 28)
x = self.pool1(x) # output(16, 14, 14)
x = F.relu(self.conv2(x)) # output(32, 10, 10)
x = self.pool2(x) # output(32, 5, 5)
x = x.view(-1, 32*5*5) # output(32*5*5)
# 數(shù)據(jù)通過view展成一維向量，第一個參數(shù)-1是batch，自動推理；32x5x5是展平后的個數(shù)
x = F.relu(self.fc1(x)) # output(120)
x = F.relu(self.fc2(x)) # output(84)
x = self.fc3(x) # output(10)
# 為什么沒有用softmax函數(shù) --- 在網(wǎng)絡(luò)模型中已經(jīng)計算交叉熵以及概率
return x
import torch
input1 = torch.rand([32,3,32,32])
model = LeNet() # 模式實例化
print(model) # 看一下模型結(jié)構(gòu)
output = model(input1)
train.py
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
from model import LeNet
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def main():
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print("using {} device.".format(device))
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 50000張訓(xùn)練圖片
# 第一次使用時要將download設(shè)置為True才會自動去下載數(shù)據(jù)集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=False, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=36,
shuffle=True, num_workers=0)
# 把訓(xùn)練集讀取，別分成一個一個批次的，shuffle可用于隨機打亂；batch_size是一次處理36張圖像
# num_worker在windows下只能設(shè)置成0
# 10000張驗證圖片
# 第一次使用時要將download設(shè)置為True才會自動去下載數(shù)據(jù)集
val_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=False, transform=transform)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=5000,
shuffle=False, num_workers=0)
# 驗證集 一次拿出5000張1出來驗證，不用打亂
val_data_iter = iter(val_loader) # 轉(zhuǎn)換成可迭代的迭代器
val_image, val_label = val_data_iter.next()
# 轉(zhuǎn)換成迭代器后，用next方法可以得到測試的圖像和圖像的標簽值
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
# 這一部分用來看數(shù)據(jù)集
# def imshow(img):
# img = img / 2 + 0.5 # unnormalize -> 反標準化處理
# npimg = img.numpy()
# plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) #（1,2,0）-> 代表高度、寬度 通道
# plt.show()
#
# # print labels
# print(' '.join('%5s' % classes[val_label[j]] for j in range(4)))
# imshow(torchvision.utils.make_grid(val_image))
net = LeNet()
net.to(device) # 使用GPU時將網(wǎng)絡(luò)分配到指定的device中，不使用GPU注釋
loss_function = nn.CrossEntropyLoss() # 已經(jīng)包含了softmax函數(shù)
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #Adam優(yōu)化器
for epoch in range(5): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for step, data in enumerate(train_loader, start=0):
# get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
inputs, labels = data
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# 一般batch_size根據(jù)硬件設(shè)備來設(shè)置的，這個清楚歷史梯度，不讓梯度累計，可以讓配置低的用戶加快訓(xùn)練
# forward + backward + optimize 、、、、、CPU
# outputs = net(inputs)
# loss = loss_function(outputs, labels)
# GPU使用時添加，不使用時注釋
outputs = net(inputs.to(device)) # 將inputs分配到指定的device中
loss = loss_function(outputs, labels.to(device)) # 將labels分配到指定的device中
loss.backward() # loss進行反向傳播
optimizer.step() # step進行參數(shù)更新
# print statistics
running_loss += loss.item() # m每次計算完后就加入到running_loss中
if step % 500 == 499: # print every 500 mini-batches
with torch.no_grad(): # 在測試、預(yù)測過程中，這個函數(shù)可以優(yōu)化內(nèi)存，防止爆內(nèi)存
# outputs = net(val_image) # [batch, 10]
outputs = net(val_image.to(device)) # 使用GPU時用這行將test_image分配到指定的device中
predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] #dim=1，因為dim=0是batch；[1]是索引，最大值在哪個位置
# accuracy = torch.eq(predict_y, val_label).sum().item() / val_label.size(0)
# eq用來比較，如果預(yù)測正確返回1，錯誤返回0 -> 得到的是tensor，要用item轉(zhuǎn)成數(shù)值 CPU時使用
accuracy = (predict_y==val_label.to(device)).sum().item() / val_label.size(0)
print('[%d, %5d] train_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' %
(epoch + 1, step + 1, running_loss / 500, accuracy))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
save_path = './Lenet.pth'
torch.save(net.state_dict(), save_path)
if __name__ == '__main__':
main()
Tips：數(shù)據(jù)集在當前目錄下創(chuàng)建一個data文件夾，然后在train_set導(dǎo)入數(shù)據(jù)那里的download設(shè)置為True就可以下載了。如果你沒有GPU的話，你可以使用CPU訓(xùn)練，只需要把代碼中標記的GPU部分注釋，注釋掉的CPU部分取消注釋就ok了。有條件還是GPU吧，CPU太慢了。
引用：
pytorch官方model
到此這篇關(guān)于CNN的Pytorch實現(xiàn)(LeNet)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)CNN的Pytorch實現(xiàn)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
標簽：呼倫貝爾 葫蘆島 湘西 烏魯木齊 三亞 呼倫貝爾 安慶 銀川
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