[人工智能]我的实践：通过蚂蚁、蜜蜂二分类问题了解如何基于Pytorch构建分类模型

1.数据集准备

本例采用了pytorch教程提供的蜜蜂、蚂蚁二分类数据集（点击可直接下载）。该数据集的文件夹结构如下图所示。这里面有些黑白的照片，我把它们删掉了，因为黑白照片的通道数是1，会造成Tensor的维度不一致。可以看出数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的泛化能力。在训练集和测试集下又包含了"ants"和"bees"两个文件夹，这两个文件夹的名称即图片的标签，在加载数据的时候需要用到这一点。有了数据，我们就想办法把这些数据处理成pytorch框架下的Dataset需要的格式。

2.pytorch Dataset 处理图片数据

pytorch为我们处理数据提供了一个模板，这个模板就是Dataset，我们在处理数据时继承这个类。在处理数据时要注意以下几点：

1. 可以用PIL的Image加载图片，但要将图片处理成tensor，而且tensor的维度要一致。这是因为nn模型的输入都是tensor格式，而且要求一个batchsize的tensor维度是一样的。实现上述可能可以使用torchvision的transforms。由于我用的CPU训练模型，所以对图片压缩的比较厉害，全压缩成3*32!请添加图片描述
   *32的图片了。
2. "ants"和"bees"两个文件夹的名称就是图片的标签，但是__getitem__的返回值应该是一个值。在这里"ants"标签返回0，"bees"标签返回1。
3. 看数据的预处理对不对，可以用一段代码测试一下，将数据加载到DataLoader，然后循环取出数据，并把这些数据及其标签打印出来，或者记录到tensorboard上去，看每一次迭代返回的数据是否和自己预想的一样。

下面是代码，保存在dataProcess.py文件中。

rom torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
from PIL import Image
import os
from torchvision import transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class MyData(Dataset):
    # 把图片所在的文件夹路径分成两个部分，一部分是根目录，一部分是标签目录，这是因为标签目录的名称我们需要用到
    def __init__(self, root_dir, label_dir):
        self.root_dir = root_dir
        self.label_dir = label_dir
        # 图片所在的文件夹路径由根目录和标签目录组成
        self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)
        # 获取文件夹下所有图片的名称
        self.img_names = os.listdir(self.path)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.img_names[idx]
        img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name)
        img = Image.open(img_item_path)
        # 将图片处理成Tensor格式，并将维度设置成32*32的
        # 图片的维度可能不一致，这里一定要用resize统一一下，否则会出错
        trans = transforms.Compose(
            [
                transforms.ToTensor(),
                transforms.Resize((32, 32))
            ])
        img_tensor = trans(img)
        # 根据标签目录的名称来确定图片是哪一类，如果是"ants"，标签设置为0，如果是"bees"，标签设置为1
        # 这个地方要注意，我们在计算loss的时候用交叉熵nn.CrossEntropyLoss()
        # 交叉熵的输入有两个，一个是模型的输出outputs，一个是标签targets，注意targets是一维tensor
        # 例如batchsize如果是2，ants的targets的应该[0,0]，而不是[[0][0]]
        # 因此label要返回0，而不是[0]
        label = 0 if self.label_dir == "ants" else 1
        return img_tensor,  label

    def __len__(self):
        return len(self.img_names)

# 用下面这段代码测试一下加载数据有没有问题
if __name__ == "__main__":
    # 注意hymenoptera_data和代码在同一级目录
    root_dir = "hymenoptera_data/train"
    ants_label = "ants"
    bees_label = "bees"
    # 蚂蚁数据集
    ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label)
    # 蜜蜂数据集
    bees_dataset = MyData(root_dir, bees_label)
    # 蚂蚁数据集和蜜蜂数据集合并
    train_dataset = ants_dataset + bees_dataset
    # 利用dataLoader加载数据集
    train_dataloader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
    # tensorboard的writer
    writer = SummaryWriter("logs")
    for step, train_data in enumerate(train_dataloader):
        imgs, targets = train_data
        # 每迭代一次就把一个batch的图片记录到tensorboard
        writer.add_images("test", imgs, step)
        # 每迭代一次就把一个batch的图片标签打印出来
        print(targets)
    writer.close()

在测试时tensorboard记录的信息在logs文件夹，在terminal输入tensorboard --logdir=logs启动tensorboard，将tensorboard给出的网址输入到网页，可以看到每一个batch的图片。下图展示了第一个batch的图片。可以看到，取出了64张图片，和batchsize=64是对应的。另外可以看到，把图片压缩成32*32后，确实很模糊了，人眼都很难看出哪个是蚂蚁，哪个是蜜蜂。

下面这个图展示了第一个batch所有图片的标签，0表示蚂蚁，1表示蜜蜂，仔细看一下图片和标签应该是对应的。

3.网络模型设计

我们把图片处理成3*32*32的tensor了，用如下图所示的卷积神经网络模型。第一层卷积网络采用5*5的卷积核，stride=1，pading=2。第一层卷积的代码是：nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2)，第一个参数3是输入的通道数，第二个参数32是输出的通道数，第三个参数5是卷积核的大小，第四个参数1是stride，第五个参数2是padding。

输出高H,和宽度W计算公式如下所示（注意dilation默认为0）。

$$H_{out}=?\frac{H_{in}+2\times \text{padding}[0]?\text{dilation}[0]\times (\text{kernel\_size}[0]?1)?1}{\text{stride}[0]}+1?$$
$$W_{out}=?\frac{W_{in}+2\times \text{padding}[1]?\text{dilation}[1]\times (\text{kernel\_size}[1]?1)?1}{\text{stride}[1]}+1?$$
因此，通过第一层卷积后，高度H为，
$$H_{out}=\frac{32+2\times 2?1\times (5?1)?1}{1}+1=32$$
同理宽度W也为32。所以输出的大小就32*32*32。接下来，再用一个max-Pooling进行一次池化，池化核的大小是2*2。该池化层的代码是nn.MaxPool2d(2)。池化输出高H,和宽度W计算公式和卷积计算方式一摸一样。在默认的情况下，stride和池化和的大小一样，pading=0，dilation=0。所以第一次池化后，输出的高度H为，
$$H_{out}=\frac{32+2\times 0?1\times (2?1)?1}{2}+1=16$$
同理，输出的宽度H为16。因此，输出的维度是32*16*16。
后面的输出维度计算方式同上，不再罗嗦了。然后再通过两次卷积和两次池化，后面的输出维度计算方式同上，不再罗嗦了，最终得到一个维度为64*4*4的特征。在做分类之前，首先要把这个三维Tensor拉直成一维Tensor，代码是nn.Flatten()。拉直之后的一维Tensor大小就是$64\times 4\times 4=1024$。最后通过一个全连接层完成分类任务，全连接层的输入大小是1024，输出的大小是类别的个数，即2，代码是nn.Linear(64 * 4 * 4, 2)。

当完成所有模型的构建后，可以用一段代码来测试一下模型是否有误。例如这里模型的输入在[3,32,32]Tensor的基础上，还需要再增加一维batchsize，所以输入的维度应该是[batchsize,3,32,32]。我们可以生成一个这样维度的数据，例如假设batchsize=3，可以这样生成一个输入：x = torch.ones((3, 3, 32, 32))。然后把x送给模型，看模型是否能正常输出，输出的维度是否是我们预期的。我们还可以借助于Tensorboard来将模型可视化，通过界面把模型展开，看是否正确。
下面是所有的代码，保存在model.py文件中。

from torch import nn
import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64 * 4 * 4, 2)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return x

# 这段代码测试model是否正确
if __name__ == "__main__":
    my_model = MyModel()
    x = torch.ones((3, 3, 32, 32))
    y = my_model(x)
    print(y.shape)
    # 利用tensorboard可视化模型
    writer = SummaryWriter("graph_logs")
    writer.add_graph(my_model, x)
    writer.close()

模型测试代码打印的输出维度是[3,2]，3是batchsize，2是全连接层最后的输出维度，和类别的个数是一致的。利用Tensorboard将模型可视化后，如下图所示，还可以进一步展开。

4.模型的训练与测试

模型的训练与测试就不细讲了，和其他模型训练的套路一样的，基本思路可以看我的第一篇pytorch入门文章。下面直接给出代码。

from model import *
from dataProcess import *
import matplotlib.pyplot as plt
import time

# 加载训练数据
train_root_dir = "hymenoptera_data/train"
train_ants_label = "ants"
train_bees_label = "bees"
train_ants_dataset = MyData(train_root_dir, train_ants_label)
train_bees_dataset = MyData(train_root_dir, train_bees_label)
train_dataset = train_ants_dataset + train_bees_dataset
train_data_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
train_data_len = len(train_dataset)
# 加载测试数据
test_root_dir = "hymenoptera_data/val"
test_ants_label = "ants"
test_bees_label = "bees"
test_ants_dataset = MyData(test_root_dir, test_ants_label)
test_bees_dataset = MyData(test_root_dir, test_bees_label)
test_dataset = test_ants_dataset + test_bees_dataset
test_data_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=256, shuffle=True)
test_data_len = len(test_dataset)
print(f"训练集长度：{train_data_len}")
print(f"测试集长度：{test_data_len}")
# 创建网络模型
my_model = MyModel()

# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 优化器
learning_rate = 5e-3
optimizer = torch.optim.SGD(my_model.parameters(), lr=learning_rate)
# Adam 参数betas=(0.9, 0.99)
# optimizer = torch.optim.Adam(my_model.parameters(), lr=learning_rate, betas=(0.9, 0.99))
# 总共的训练步数
total_train_step = 0
# 总共的测试步数
total_test_step = 0
step = 0
epoch = 500

writer = SummaryWriter("logs")
train_loss_his = []
train_totalaccuracy_his = []
test_totalloss_his = []
test_totalaccuracy_his = []
start_time = time.time()
my_model.train()
for i in range(epoch):
    print(f"-------第{i}轮训练开始-------")
    train_total_accuracy = 0
    for data in train_data_loader:
        imgs, targets = data
        writer.add_images("tarin_data", imgs, total_train_step)
        output = my_model(imgs)
        loss = loss_fn(output, targets)
        train_accuracy = (output.argmax(1) == targets).sum()
        train_total_accuracy = train_total_accuracy + train_accuracy
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_train_step = total_train_step + 1
        train_loss_his.append(loss)
        writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step)
    train_total_accuracy = train_total_accuracy / train_data_len
    print(f"训练集上的准确率：{train_total_accuracy}")
    train_totalaccuracy_his.append(train_total_accuracy)
    # 测试开始
    total_test_loss = 0
    my_model.eval()
    test_total_accuracy = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_data_loader:
            imgs, targets = data
            output = my_model(imgs)
            loss = loss_fn(output, targets)
            total_test_loss = total_test_loss + loss
            test_accuracy = (output.argmax(1) == targets).sum()
            test_total_accuracy = test_total_accuracy + test_accuracy
        test_total_accuracy = test_total_accuracy / test_data_len
        print(f"测试集上的准确率：{test_total_accuracy}")
        print(f"测试集上的loss：{total_test_loss}")
        test_totalloss_his.append(total_test_loss)
        test_totalaccuracy_his.append(test_total_accuracy)
        writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss.item(), i)
end_time = time.time()
total_train_time = end_time-start_time
print(f'训练时间: {total_train_time}秒')
writer.close()
plt.plot(train_loss_his, label='Train Loss')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('Steps')
plt.show()
plt.plot(test_totalloss_his, label='Test Loss')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('Steps')
plt.show()

plt.plot(train_totalaccuracy_his, label='Train accuracy')
plt.plot(test_totalaccuracy_his, label='Test accuracy')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('Steps')
plt.show()

通过上述代码，训练得到的结果如下图所示，

结果虽然不是很好，但是我觉得已经很不多了，在测试集上的准确率差不多达到0.7了。为了节省计算资源，我把图片压缩成32*32，连我们人眼都很难分辨出哪个是蚂蚁，哪个是蜜蜂。另外，我这个模型是完全从0开始训练的，隔壁在预训练模型的基础上进行训练得到的效果好像没好多少。。。