你已经学会如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重。

你现在可能在思考：数据哪里来呢？

关于数据

通常，当你处理图像，文本，音频和视频数据时，你可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中.然后把这个数组转换成 torch.*Tensor 。

• 对于图像,有诸如Pillow,OpenCV包等非常实用
• 对于音频,有诸如scipy和librosa包
• 对于文本,可以用原始Python和Cython来加载,或者使用NLTK和SpaCy 对于视觉,我们创建了一个 torchvision 包,包含常见数据集的数据加载,比如Imagenet,CIFAR10,MNIST等,和图像转换器,也就是 torchvision.datasets 和 torch.utils.data.DataLoader 。

这提供了巨大的便利,也避免了代码的重复。

在这个教程中,我们使用CIFAR10数据集,它有如下10个类别:’airplane’,’automobile’,’bird’,’cat’,’deer’,’dog’,’frog’,’horse’,’ship’,’truck’。这个数据集中的图像大小为3*32*32,即,3通道,32*32像素。

训练一个图像分类器

我们将按照下列顺序进行:

• 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
• 定义损失函数
• 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是非常容易的。

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

torchvision的输出是[0,1]的PILImage图像,我们把它转换为归一化范围为[-1, 1]的张量。

注意

如果在Windows上运行时出现BrokenPipeError，尝试将torch.utils.data.DataLoader()的num_worker设置为0。

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')
#这个过程有点慢，会下载大约340mb图片数据。

我们展示一些有趣的训练图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image


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


# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

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

2. 定义一个卷积神经网络

从之前的神经网络一节复制神经网络代码,并修改为接受3通道图像取代之前的接受单通道图像。

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

我们使用交叉熵作为损失函数,使用带动量的随机梯度下降。

import torch.optim as optim

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

4. 训练网络

这是开始有趣的时刻，我们只需在数据迭代器上循环,把数据输入给网络,并优化。

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

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

        # print statistics
        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')

保存一下我们的训练模型

PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

点击这里查看关于保存模型的详细介绍

5. 在测试集上测试网络

我们在整个训练集上训练了两次网络,但是我们还需要检查网络是否从数据集中学习到东西。

我们通过预测神经网络输出的类别标签并根据实际情况进行检测，如果预测正确,我们把该样本添加到正确预测列表。

第一步，显示测试集中的图片一遍熟悉图片内容。

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

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

接下来，让我们重新加载我们保存的模型(注意:保存和重新加载模型在这里不是必要的，我们只是为了说明如何这样做)：

net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

现在我们来看看神经网络认为以上图片是什么?

outputs = net(images)

输出是10个标签的概率。一个类别的概率越大,神经网络越认为他是这个类别。所以让我们得到最高概率的标签。

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

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

这结果看起来非常的好。

接下来让我们看看网络在整个测试集上的结果如何。

correct = 0