PyTorch 训练一个分类器

本文源自 http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

就是这个!你已经了解了如何定义神经网络、计算损失和更新网络的权重。

现在你可能在想，……. 数据如何?

通常，当你必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用标准python包将数据加载到numpy数组中。 然后你可以把这个array转换成一个 torch.*Tensor 。

对于图像, packages 比如 Pillow, OpenCV 很有用
对于音频, packages 比如 scipy 和 librosa
对于文本, 或者 raw Python 或者 Cython based 加载, 或 NLTK 和SpaCy 很有用

我们专门为vision创建了一个名为 torchvision 的包，它为常见数据集(如Imagenet、CIFAR 10、MNIST等)提供了数据加载器。 以及用于图像的数据变换器(data transformers)，即 torchvision.datasets 和 torch.utils.data.DataLoader 。

这提供了巨大的方便，避免了编写样板代码。

对于本教程，我们将使用CIFAR 10数据集。它有“飞机”、“汽车”、“鸟”、“猫”、“鹿”、“狗”、“青蛙”、“马”、“船”、“卡车”。 CIFAR-10中的图像大小为3x32x32，即尺寸为32x32像素的3通道彩色图像。 cifar10

cifar10 训练一个图像分类器

我们将按顺序做一下几步事情:

使用 torchvision 加载和归一化 CIFAR10 训练集 和 测试集
定义一个 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)
定义一个损失函数
在训练集上训练网络
在测试集上测试网络

1. 加载和归一化 CIFAR10

使用 torchvision, 加载 CIFAR10 极其简单。

import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms

torchvision datasets 的输出是 PILImage 类型的 images, 像素取值范围在 [0, 1]。 我们将其变换为归一化范围在[-1 , 1] 的 Tensors 类型

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')

让我们显示一些训练集中的图像, 玩玩.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

Ignore warnings

import warnings warnings.filterwarnings("ignore")

用来显示一张图像的函数

def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # 去除归一化 npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show()

随机获取一些训练集图片

dataiter = iter(trainloader) images, labels = dataiter.next()

显示图像

imshow(torchvision.utils.make_grid(images))

输出对应的标签

print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

2. 定义一个 卷积神经网络

把我们上一节定义的神经网络拷贝过来然后修改， 让它接受 3-通道 图像 (我们上节定义的是单通道的图像输入)。

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()

3. 定义损失函数和优化器

让我们使用 分类交叉熵损失(Classification Cross-Entropy loss)和带有动量项的SGD优化器。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4. 训练网络

这是事情开始变得有趣的时候。我们只需在数据迭代器(data iterator)上循环，并将输入提供给网络并进行优化。

for epoch in range(2): # 在整个数据集上轮番训练多次，轮训一次叫一个回合(epoch)

running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
    # 获得输入
    inputs, labels = data

    # 将可训练参数的梯度全部置零
    optimizer.zero_grad()

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

    # 输出一些关于训练的统计信息
    running_loss += loss.item()
    if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 个 mini-batches 输出一次
        print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
              (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
        running_loss = 0.0

print('Finished Training')

5. 在测试数据上测试网络

我们已经在整个训练集上轮番训练了2次网络。但是我们需要检查一下网络有没有学到任何东西。

我们将通过预测神经网络输出的类标签来验证这一点，并根据实际情况对其进行检查。 如果预测是正确的，我们将示例添加到正确的预测列表中。

好的，第一步，让我们显示来自测试集的图像来熟悉一下

dataiter = iter(testloader) images, labels = dataiter.next()

输出图像和正确的类标签

imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

好了，现在让我们看看神经网络是怎么想的，上面的例子是:

outputs = net(images)

输出是10类的能量。一个类的能量越高，网络就越认为该图像是特定类的。 那么，让我们得到最高能量的索引：

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))

结果看起来相当不错.

让我们看看网络在整个测试集上的表现吧。

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))

结果看起来比随机猜测好多啦, 随机猜测只有 10% 的准确率(accuracy) (随机猜测： randomly picking a class out of 10 classes). 这说明网络似乎学习到了一些东西。

那么, 网络在哪些类上表现的较好，而哪些类上表现的较差呢:

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]))

好啦, 那我们接下来干嘛呢？

我们如何在GPU上训练我们的网络呢？ 在GPU上训练

就像我们在前面把一个 Tensor 迁移到 GPU 上去时所作的那样, 你可以用同样的方式把你的神经网络也迁移到 GPU 上。

如果手头有可用的CUDA,那么我们首先把我们的device定义为第一个可用的cuda device:

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

假定我们在一个 CUDA machine 上跑这个代码, 那么这将输出 CUDA device:

print(device)

本节剩余的内容都假定 device 是一个 CUDA device.

然后，这些方法将递归遍历所有模块并将其参数和缓冲区转换为CUDA tensors:

net.to(device)

请记住，还要必须在每一步将输入和对应的目标值发送到GPU:

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

与CPU相比，我为什么没有看到大量的加速呢？因为你的网络真的很小。

练习: 尝试增加网络的宽度(要注意 第一个 nn.Conv2d 的参数2和第二个 nn.Conv2d 的参数1-它们需要相同的数目)， 看看你得到了什么样的加速。

目标顺利达成:

从高层次上理解PyTorch张量库和神经网络。
训练一个小神经网络对图像进行分类

在多个GPUs上训练模型

如果你想看到更多的大规模加速使用你的所有GPU，请查看 可选项: 数据并行 。

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/3081982/blog/3191813