pytorch（网络模型训练）

Posted 2022-12-08 月屯

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目录标题

• 网络模型训练
• • 小插曲
  • 训练模型
  • 数据训练
  • GPU 训练
  • • 第一种方式
    • 方式二：
    • 查看GPU信息
  • 完整模型验证

网络模型训练

小插曲

区别

import  torch
a=torch.tensor(5)
print(a)
print(a.item())

import torch

output=torch.tensor([[0.1,0.2],[0.05,0.4]])
print(output.argmax(1))# 为1选取每一行最大值的索引，为0选取每一列最大值的索引

preds=output.argmax(1)
target=torch.tensor([0,1])
print(preds==target)
print((preds==target).sum())

训练模型

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Linear, Flatten
# 搭建神经网络
class Dun(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 2.
        self.model1 = Sequential(Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
                                 MaxPool2d(2),
                                 Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
                                 MaxPool2d(2),
                                 Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
                                 MaxPool2d(2),
                                 Flatten(),
                                 Linear(1024, 64),
                                 Linear(64, 10))
    def forward(self,x):
        x=self.model1(x)
        return x
if __name__=='__main__':
    dun=Dun()
    input=torch.ones((64,3,32,32))
    print(dun(input).shape)

数据训练

import torchvision
# 准备数据集
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

from model import *
from torch.utils.data import DataLoader

train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data_set_train",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data_set_test",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)

#长度
train_data_size=len(train_data)
test_data_size=len(test_data)
print("train_data_size:",format(train_data_size))
print("test_data_size:",format(test_data_size))

# 加载数据集
train_dataloader=DataLoader(train_data,batch_size=64)
test_dataloder=DataLoader(test_data,batch_size=64)

#创建网络模型
dun=Dun()
#损失函数
loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()
# 优化器
learning_rate=1e-2
optimizerr=torch.optim.SGD(dun.parameters(),lr=learning_rate)
#设置训练网络参数
# 记录训练次数
total_train_step=0
# 记录测试次数
total_test_step=0
#训练次数
epoch=10

# 追加tensorboard
writer=SummaryWriter("./logs")

for i in range(epoch):
    print("----------第轮训练------".format(i+1))
    # 训练开始
    dun.train()# 网络模型中，对dropout、BatchNorm层等起作用，进入训练状态
    for data in train_dataloader:
        img,target=data
        output=dun(img)
        loss=loss_fn(output,target)

        #优化器优化
        optimizerr.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizerr.step()

        total_train_step+=1
        print("训练次数:,loss:".format(total_train_step,loss.item()))
        writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)

        # 测试步骤
    total_test_loss=0
    # 使用正确率判断模型的好坏
    total_accuracy=0
    dun.eval()# 网络模型中，对dropout、BatchNorm层等起作用，进入验证状态
    with torch.no_grad():
        for data in test_dataloder:
            img,target=data
            output=dun(img)
            total_test_loss+=loss_fn(output,target).item()
            accuracy=(output.argmax(1)==target).sum()
            total_accuracy+=accuracy

    print("整体测试集上的Loss：".format(total_test_loss))
    writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
    print("整体测试集上的正确率：".format(total_accuracy/test_data_size))
    writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
    total_test_step+=1

    #保存模型
    torch.save(dun,"dun.pth".format(i))
    print("保存模型")

writer.close()

GPU 训练

第一种方式

将以上的三部分调用cuda方法，以上面训练数据的代码为例

# 模型
if torch.cuda.is_available():# 判断是否可以使用gpu
	dun=dun.cuda()
#损失函数
if torch.cuda.is_available():
 loss_fn=loss_fn.cuda()
# 数据（包含训练和测试的）
 if torch.cuda.is_available():
            img = img.cuda()
            target = target.cuda()

方式二：

# 定义训练的设备
device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 参数分为cpu和cuda，当显卡多个时cuda:0

将方式一的代码换成

dun=dun.to(device)
# 其他数据、loss类似

查看GPU信息

完整模型验证

查看数据集CIFAR10的类别

import torchvision
from PIL import Image
import torch
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Linear, Flatten
# 搭建神经网络
class Dun(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 2.
        self.model1 = Sequential(Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
                                 MaxPool2d(2),
                                 Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
                                 MaxPool2d(2),
                                 Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
                                 MaxPool2d(2),
                                 Flatten(),
                                 Linear(1024, 64),
                                 Linear(64, 10))
    def forward(self,x):
        x=self.model1(x)
        return x

image_path="./img/1.png"
image=Image.open(image_path)
print(image)
# 类型转换
transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((32,32)),torchvision.transforms.ToTensor()])
image=transform(image)
print(image.shape)

# 加载网络模型注意加载的模型和现在验证的要么使用cpu要么gpu一致，否则需要map——location映射本地的cpu
model=torch.load("dun0.pth",map_location=torch.device("cpu"))
print(model)
# 类型转换
image=torch.reshape(image,(1,3,32,32))

model.eval()# 模型转换测试类型
# 执行模型
with torch.no_grad():
    output=model(image)
print(output)

print(output.argmax(1))