pytorch学习笔记4
pytorch 图像分类器
你已经了解了如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。
现在你也许会想应该怎么处理数据？
通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成
numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.Tensor
对于图像，可以用 Pillow，OpenCV
对于语音，可以用 scipy，librosa
对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy
特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做 totchvision 的包，该包含有支持加载类似Imagenet，
CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.DataLoader。
对于本教程，我们将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’,
‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为33232，也就是RGB的3层颜色通道，每层通道内的尺寸为32*32。
训练一个图像分类器
我们将按次序的做如下几步：
- 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集
- 定义一个卷积神经网络
- 定义一个损失函数
- 在训练样本数据上训练网络
- 在测试样本数据上测试网络
加载并归一化 CIFAR10 使用 torchvision ,用它来加载 CIFAR10 数据非常简单。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors。
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')
输出：
Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/
cifar-10-python.tar.gz
Files already downloaded and verified
让我们来展示其中的一些训练图片。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def imshow(img):
img=img/2+0.5
npimg=img.numpy()
plt.imshow(np.r=transpose(npimg,(1,2,0)))
plt.show()
dataiter=iter(trainloader)
images,labels=dataiter.next()
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
输出：
cat plane ship frog
定义一个卷积神经网络 在这之前先 从神经网络章节 复制神经网络，并修改它为3通道的图片(在此
之前它被定义为1通道)
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()
定义一个损失函数和优化器 让我们使用分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数，动量SGD做优化
器。
import torch.optim as optim
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)
训练网络 这里事情开始变得有趣，我们只需要在数据迭代器上循环传给网络和优化器 输入就可
以。
for epoch in range(2):
running_loss=0.0
for i,data in enumerate(trainloader,0):
inputs,labels=data
optimizer.zero_grad()
outputs=net(inputs)
loss=criterion(outputs,labels)
loss.backward()
optimizer.step()
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')
输出：
[1, 2000] loss: 2.187
[1, 4000] loss: 1.852
[1, 6000] loss: 1.672
[1, 8000] loss: 1.566
[1, 10000] loss: 1.490
[1, 12000] loss: 1.461
[2, 2000] loss: 1.389
[2, 4000] loss: 1.364
[2, 6000] loss: 1.343
[2, 8000] loss: 1.318
[2, 10000] loss: 1.282
[2, 12000] loss: 1.286
Finished Training
在测试集上测试网络 我们已经通过训练数据集对网络进行了2次训练，但是我们需要检查网络是否已经学到了东西。
我们将用神经网络的输出作为预测的类标来检查网络的预测性能，用样本的真实类标来校对。如
果预测是正确的，我们将样本添加到正确预测的列表里。
好的，第一步，让我们从测试集中显示一张图像来熟悉它。
输出：
GroundTruth: cat ship ship plane
现在让我们看看 神经网络认为这些样本应该预测成什么：
outputs = net(images)
输出是预测与十个类的近似程度，与某一个类的近似程度越高，网络就越认为图像是属于这一类
别。所以让我们打印其中最相似类别类标：
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))
Predicted: cat ship car ship
结果看起开非常好，让我们看看网络在整个数据集上的表现。
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))
输出：
Accuracy of the network on the 10000 test images: 54 %
这看起来比随机预测要好，随机预测的准确率为10%（随机预测出为10类中的哪一类）。看来网
络学到了东西。
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]))
输出：
Accuracy of plane : 57 %
Accuracy of car : 73 %
Accuracy of bird : 49 %
Accuracy of cat : 54 %
Accuracy of deer : 18 %
Accuracy of dog : 20 %
Accuracy of frog : 58 %
Accuracy of horse : 74 %
Accuracy of ship : 70 %
Accuracy of truck : 66 %