训练分类器

原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py

就是这个。 您已经了解了如何定义神经网络，计算损失并更新网络的权重。

现在您可能在想，

数据呢？

通常，当您必须处理图像，文本，音频或视频数据时，可以使用将数据加载到 NumPy 数组中的标准 Python 包。 然后，您可以将该数组转换为torch.*Tensor。

• 对于图像，Pillow，OpenCV 等包很有用
• 对于音频，请使用 SciPy 和 librosa 等包
• 对于文本，基于 Python 或 Cython 的原始加载，或者 NLTK 和 SpaCy 很有用

专门针对视觉，我们创建了一个名为torchvision的包，其中包含用于常见数据集（例如 Imagenet，CIFAR10，MNIST 等）的数据加载器，以及用于图像（即torchvision.datasets和torch.utils.data.DataLoader）的数据转换器。

这提供了极大的便利，并且避免了编写样板代码。

在本教程中，我们将使用 CIFAR10 数据集。 它具有以下类别：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”。 CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，即尺寸为32x32像素的 3 通道彩色图像。

cifar10

训练图像分类器

我们将按顺序执行以下步骤：

1. 使用torchvision加载并标准化 CIFAR10 训练和测试数据集
2. 定义卷积神经网络
3. 定义损失函数
4. 根据训练数据训练网络
5. 在测试数据上测试网络

1.加载并标准化 CIFAR10

使用torchvision，加载 CIFAR10 非常容易。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

TorchVision 数据集的输出是[0, 1]范围的PILImage图像。 我们将它们转换为归一化范围[-1, 1]的张量。 .. 注意：

If running on Windows and you get a BrokenPipeError, try setting
the num_worker of torch.utils.data.DataLoader() to 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')

出：

Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz
Extracting ./data/cifar-10-python.tar.gz to ./data
Files already downloaded and verified

让我们展示一些训练图像，很有趣。

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)))

出：

dog truck  frog horse

2.定义卷积神经网络

之前从“神经网络”部分复制神经网络，然后对其进行修改以获取 3 通道图像（而不是定义的 1 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

让我们使用分类交叉熵损失和带有动量的 SGD。

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。 我们只需要遍历数据迭代器，然后将输入馈送到网络并进行优化即可。

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')

出：

[1,  2000] loss: 2.196
[1,  4000] loss: 1.849
[1,  6000] loss: 1.671
[1,  8000] loss: 1.589
[1, 10000] loss: 1.547
[1, 12000] loss: 1.462
[2,  2000] loss: 1.382
[2,  4000] loss: 1.389
[2,  6000] loss: 1.369
[2,  8000] loss: 1.332
[2, 10000] loss: 1.304
[2, 12000] loss: 1.288
Finished Training

让我们快速保存我们训练过的模型：

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

有关保存 PyTorch 模型的更多详细信息，请参见此处。

5.根据测试数据测试网络

我们已经在训练数据集中对网络进行了 2 次训练。 但是我们需要检查网络是否学到了什么。

我们将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查来进行检查。 如果预测正确，则将样本添加到正确预测列表中。

好的，第一步。 让我们显示测试集中的图像以使其熟悉。

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)))

出：

GroundTruth:    cat  ship  ship plane

接下来，让我们重新加载保存的模型（注意：这里不需要保存和重新加载模型，我们只是为了说明如何这样做）：

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

好的，现在让我们看看神经网络对以上这些示例的看法：

outputs = net(images)

输出是 10 类的能量。 一个类别的能量越高，网络就认为该图像属于特定类别。 因此，让我们获取最高能量的指数：

_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))

出：

Predicted:    cat  ship  ship plane

结果似乎还不错。

让我们看一下网络在整个数据集上的表现。

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))

出：

Accuracy of the network on the 10000 test images: 53 %

看起来比偶然更好，准确率是 10%（从 10 个类中随机选择一个类）。 好像网络学到了一些东西。

嗯，哪些类的表现良好，哪些类的表现不佳：

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]))

出：

Accuracy of plane : 50 %
Accuracy of   car : 62 %
Accuracy of  bird : 51 %
Accuracy of   cat : 32 %
Accuracy of  deer : 31 %
Accuracy of   dog : 35 %
Accuracy of  frog : 77 %
Accuracy of horse : 70 %
Accuracy of  ship : 71 %
Accuracy of truck : 52 %

好的，那下一步呢？

我们如何在 GPU 上运行这些神经网络？

在 GPU 上进行训练

就像将张量转移到 GPU 上一样，您也将神经网络转移到 GPU 上。

如果可以使用 CUDA，首先将我们的设备定义为第一个可见的 cuda 设备：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Assuming that we are on a CUDA machine, this should print a CUDA device:
print(device)

出：

cuda:0

本节的其余部分假定device是 CUDA 设备。

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 张量：

net.to(device)

请记住，您还必须将每一步的输入和目标也发送到 GPU：

inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

与 CPU 相比，为什么我没有注意到 MASSIVE 加速？ 因为您的网络真的很小。

练习：尝试增加网络的宽度（第一个nn.Conv2d的参数 2 和第二个nn.Conv2d的参数 1 –它们必须是相同的数字），看看您可以得到哪种加速。

已实现的目标：

• 全面了解 PyTorch 的张量库和神经网络。
• 训练一个小型神经网络对图像进行分类

在多个 GPU 上进行训练

如果您想使用所有 GPU 来获得更大的大规模加速，请查看可选：数据并行。

我下一步要去哪里？

• 训练神经网络玩视频游戏
• 在 imagenet 上训练最先进的 ResNet 网络
• 使用生成对抗网络训练人脸生成器
• 使用递归 LSTM 网络训练单词级语言模型
• 更多示例
• 更多教程
• 在论坛上讨论 PyTorch
• 在 Slack 上与其他用户聊天

脚本的总运行时间：（2 分钟 39.965 秒）

下载 Python 源码：cifar10_tutorial.py

下载 Jupyter 笔记本：cifar10_tutorial.ipynb

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