今天我学习了如何使用 PyTorch 进行CNN的训练与测试，深度卷积神经网络有如下特性：
很多层: compositionality
卷积: locality + stationarity of images
池化: Invariance of object class to translations
part 1
1. 加载数据
PyTorch里包含了 MNIST， CIFAR10 等常用数据集，调用 torchvision.datasets 即可把这些数据由远程下载到本地，下面给出MNIST的使用方法：
torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)
- root 为数据集下载到本地后的根目录，包括 training.pt 和 test.pt 文件
- train，如果设置为True，从training.pt创建数据集，否则从test.pt创建。
- download，如果设置为True, 从互联网下载数据并放到root文件夹下
- transform, 一种函数或变换，输入PIL图片，返回变换之后的数据。
- target_transform 一种函数或变换，输入目标，进行变换
2. 创建网格
定义网络时，需要继承nn.Module，并实现它的forward方法，把网络中具有可学习参数的层放在构造函数init中。
只要在nn.Module的子类中定义了forward函数，backward函数就会自动被实现(利用autograd)。
class FC2Layer(nn.Module): def __init__(self, input_size, n_hidden, output_size): # nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数 # 下式等价于nn.Module.__init__(self) super(FC2Layer, self).__init__() self.input_size = input_size # 这里直接用 Sequential 就定义了网络，注意要和下面 CNN 的代码区分开 self.network = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, n_hidden), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, n_hidden), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, output_size), nn.LogSoftmax(dim=1) ) def forward(self, x): # view一般出现在model类的forward函数中，用于改变输入或输出的形状 # x.view(-1, self.input_size) 的意思是多维的数据展成二维 # 代码指定二维数据的列数为 input_size=784，行数 -1 表示我们不想算，电脑会自己计算对应的数字 # 在 DataLoader 部分，我们可以看到 batch_size 是64，所以得到 x 的行数是64 # 大家可以加一行代码：print(x.cpu().numpy().shape) # 训练过程中，就会看到 (64, 784) 的输出，和我们的预期是一致的 # forward 函数的作用是，指定网络的运行过程，这个全连接网络可能看不啥意义， # 下面的CNN网络可以看出 forward 的作用。 x = x.view(-1, self.input_size) return self.network(x) class CNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, n_feature, output_size): # 执行父类的构造函数，所有的网络都要这么写 super(CNN, self).__init__() # 下面是网络里典型结构的一些定义，一般就是卷积和全连接 # 池化、ReLU一类的不用在这里定义 self.n_feature = n_feature self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=n_feature, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(n_feature, n_feature, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(n_feature*4*4, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) # 下面的 forward 函数，定义了网络的结构，按照一定顺序，把上面构建的一些结构组织起来 # 意思就是，conv1, conv2 等等的，可以多次重用 def forward(self, x, verbose=False): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2) x = x.view(-1, self.n_feature*4*4) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.log_softmax(x, dim=1) return x
3.在小型全连接网络上训练
运行结果如图
4.在卷积神经网络上训练
运行结果如图
可以发现cnn的正确率要比全连接更高
5. 打乱像素后在两个网络上训练与测试
结果如图：
从打乱像素顺序的实验结果来看，全连接网络的性能基本上没有发生变化，但是 卷积神经网络的性能明显下降。
这是因为对于卷积神经网络，会利用像素的局部关系，但是打乱顺序以后，这些像素间的关系将无法得到利用。
part2
对于视觉数据，PyTorch 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。
首先，加载并归一化 CIFAR10 使用 torchvision 。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
定义网络，损失函数和优化器
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 # 网络放到GPU上 net = Net().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): # 重复多轮训练 for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader): inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) # 优化器梯度归零 optimizer.zero_grad() # 正向传播 + 反向传播 + 优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 输出统计信息 if i % 100 == 0: print('Epoch: %d Minibatch: %5d loss: %.3f' %(epoch + 1, i + 1, loss.item())) print('Finished Training')
我们查看运行结果
part3
使用VGG对CIFAR10进行分类
以下是模型的代码实现
class VGG(nn.Module): def __init__(self): super(VGG, self).__init__() self.cfg = [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'] self.features = self._make_layers(cfg) self.classifier = nn.Linear(2048, 10) def forward(self, x): out = self.features(x) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.classifier(out) return out def _make_layers(self, cfg): layers = [] in_channels = 3 for x in cfg: if x == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] else: layers += [nn.Conv2d(in_channels, x, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(x), nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = x layers += [nn.AvgPool2d(kernel_size=1, stride=1)] return nn.Sequential(*layers)
运行结果如图
可以看出正确率的提高是非常大的
