pytorch+visdom CNN 에서 자체 이미지 데이터 세트 를 처리 하 는 방법

환경.
시스템:win 10
cpu：i7-6700HQ
gpu：gtx965m
python : 3.6
pytorch ：0.3
데이터 다운로드
Sasank Chilamkurthy 에서 유래 한 튜 토리 얼;데이터:링크 를 다운로드 하 다.
다운로드 후 압축 을 풀 어 프로젝트 루트 디 렉 터 리 에 넣 기:

데이터 세트 는 개미 와 벌 을 분류 하 는 데 쓰 인 다.약 120 개의 훈련 이미지 가 있 으 며,각 종 류 는 75 개의 검증 이미지 가 있다.
데이터 가 져 오기
torchvision.datasets.ImageFolder(root,transforms)모듈 을 사용 하여 그림 을 tensor 로 변환 할 수 있 습 니 다.
transform 을 먼저 정의 합 니 다:


ata_transforms = {
  'train': transforms.Compose([
    #     224x224            
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    #     
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    # totensor    (0,255) >> (0,1)  normalize  channel=（channel-mean）/std
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
  ]),
  "val" : transforms.Compose([
    #              
    transforms.Resize(256),
    #      
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
  ])
}

가 져 오기,데이터 불 러 오기:


data_dir = './hymenoptera_data'
# trans data
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}
# load data
data_loaders = {x: DataLoader(image_datasets[x], batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) for x in ['train', 'val']}

data_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
print(data_sizes, class_names)

{'train': 244, 'val': 153} ['ants', 'bees']
훈련 집 244 사진,테스트 집 153 사진.
시각 화 된 부분 그림 을 보 세 요.visdom 은 tensor 입력 을 지원 하기 때문에 numpy 로 바 꾸 지 않 고 tensor 로 계산 하면 됩 니 다.


inputs, classes = next(iter(data_loaders['val']))

out = torchvision.utils.make_grid(inputs)
inp = torch.transpose(out, 0, 2)
mean = torch.FloatTensor([0.485, 0.456, 0.406])
std = torch.FloatTensor([0.229, 0.224, 0.225])
inp = std * inp + mean
inp = torch.transpose(inp, 0, 2)
viz.images(inp)

CNN 만 들 기
net 는 전편 의 처리 에 따라 cifar 10 의 규격 을 바 꾸 었 다.


class CNN(nn.Module):
  def __init__(self, in_dim, n_class):
    super(CNN, self).__init__()
    self.cnn = nn.Sequential(
      nn.BatchNorm2d(in_dim),
      nn.ReLU(True),
      nn.Conv2d(in_dim, 16, 7), # 224 >> 218
      nn.BatchNorm2d(16),
      nn.ReLU(inplace=True),
      nn.MaxPool2d(2, 2), # 218 >> 109
      nn.ReLU(True),
      nn.Conv2d(16, 32, 5), # 105
      nn.BatchNorm2d(32),
      nn.ReLU(True),
      nn.Conv2d(32, 64, 5), # 101
      nn.BatchNorm2d(64),
      nn.ReLU(True),
      nn.Conv2d(64, 64, 3, 1, 1),
      nn.BatchNorm2d(64),
      nn.ReLU(True),
      nn.MaxPool2d(2, 2), # 101 >> 50
      nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1), #
      nn.BatchNorm2d(128),
      nn.ReLU(True),
      nn.MaxPool2d(3), # 50 >> 16
    )
    self.fc = nn.Sequential(
      nn.Linear(128*16*16, 120),
      nn.BatchNorm1d(120),
      nn.ReLU(True),
      nn.Linear(120, n_class))
  def forward(self, x):
    out = self.cnn(x)
    out = self.fc(out.view(-1, 128*16*16))
    return out

#   3 rgb ，      2    
model = CNN(3, 2)

loss,최적화 함수:


line = viz.line(Y=np.arange(10))
loss_f = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=LR, momentum=0.9)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)

인자:


BATCH_SIZE = 4
LR = 0.001
EPOCHS = 10

정확도 가 비교적 낮다:74.5%에 불과 하 다.
우 리 는 models 의 resnet 18 을 사용 하여 10 개의 epoch 를 실행 합 니 다.


model = torchvision.models.resnet18(True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)


model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)

예시 코드:https://github.com/ffzs/ml_pytorch/blob/master/ml_pytorch_hymenoptera
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.

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