手撕 CNN 之 AlexNet（PyTorch 实战篇）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了手撕 CNN 之 AlexNet（PyTorch 实战篇）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
大家好，我是红色石头！
在上一篇文章：
详细介绍了 AlexNet 的网络结构，今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络，并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
正文开始！
1. 数据集制作
在论文中AlexNet作者使用的是ILSVRC 2012比赛数据集，该数据集非常大（有138G），下载、训练都很消耗时间，我们在复现的时候就不用这个数据集了。由于MNIST、CIFAR10、CIFAR100这些数据集图片尺寸都较小，不符合AlexNet网络输入尺寸227x227的要求，因此我们改用kaggle比赛经典的“猫狗大战”数据集了。
该数据集包含的训练集总共25000张图片，猫狗各12500张，带标签；测试集总共12500张，不带标签。我们仅使用带标签的25000张图片，分别拿出2500张猫和狗的图片作为模型的验证集。我们按照以下目录层级结构，将数据集图片放好。
为了方便大家训练，我们将该数据集放在百度云盘，下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1UEOzxWWMLCUoLTxdWUkB4A
提取码：cdue
1.1 制作图片数据的索引
准备好数据集之后，我们需要用PyTorch来读取并制作可以用来训练和测试的数据集。对于训练集和测试集，首先要分别制作对应的图片数据索引，即train.txt和test.txt两个文件，每个txt中包含每个图片的目录和对应类别class（cat对应的label=0，dog对应的label=1）。示意图如下：
制作图片数据索引train.txt和test.txt两个文件的python脚本程序如下：
import os
train_txt_path = os.path.join("data", "catVSdog", "train.txt")
train_dir = os.path.join("data", "catVSdog", "train_data")
valid_txt_path = os.path.join("data", "catVSdog", "test.txt")
valid_dir = os.path.join("data", "catVSdog", "test_data")
def gen_txt(txt_path, img_dir):
f = open(txt_path, 'w')
for root, s_dirs, _ in os.walk(img_dir, topdown=True): # 获取 train文件下各文件夹名称
for sub_dir in s_dirs:
i_dir = os.path.join(root, sub_dir) # 获取各类的文件夹 绝对路径
img_list = os.listdir(i_dir) # 获取类别文件夹下所有png图片的路径
for i in range(len(img_list)):
if not img_list[i].endswith('jpg'): # 若不是png文件，跳过
continue
#label = (img_list[i].split('.')[0] == 'cat')? 0 : 1
label = img_list[i].split('.')[0]
# 将字符类别转为整型类型表示
if label == 'cat':
label = '0'
else:
label = '1'
img_path = os.path.join(i_dir, img_list[i])
line = img_path + ' ' + label + '\\n'
f.write(line)
f.close()
if __name__ == '__main__':
gen_txt(train_txt_path, train_dir)
gen_txt(valid_txt_path, valid_dir)运行脚本之后就在./data/catVSdog/目录下生成train.txt和test.txt两个索引文件。
1.2 构建Dataset子类
PyTorch 加载自己的数据集，需要写一个继承自torch.utils.data中Dataset类，并修改其中的__init__方法、__getitem__方法、__len__方法。默认加载的都是图片，__init__的目的是得到一个包含数据和标签的list，每个元素能找到图片位置和其对应标签。然后用__getitem__方法得到每个元素的图像像素矩阵和标签，返回img和label。
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, txt_path, transform = None, target_transform = None):
fh = open(txt_path, 'r')
imgs = []
for line in fh:
line = line.rstrip()
words = line.split()
imgs.append((words[0], int(words[1]))) # 类别转为整型int
self.imgs = imgs
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __getitem__(self, index):
fn, label = self.imgs[index]
img = Image.open(fn).convert('RGB')
#img = Image.open(fn)
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
return img, label
def __len__(self):
return len(self.imgs)getitem是核心函数。self.imgs是一个list，self.imgs[index]是一个str，包含图片路径，图片标签，这些信息是从上面生成的txt文件中读取；利用Image.open对图片进行读取，注意这里的img是单通道还是三通道的；self.transform(img)对图片进行处理，这个transform里边可以实现减均值、除标准差、随机裁剪、旋转、翻转、放射变换等操作。
1.3 加载数据集和数据预处理
当Mydataset构建好，剩下的操作就交给DataLoder来加载数据集。在DataLoder中，会触发Mydataset中的getiterm函数读取一张图片的数据和标签，并拼接成一个batch返回，作为模型真正的输入。
pipline_train = transforms.Compose([
#随机旋转图片
transforms.RandomHorizontalFlip(),
#将图片尺寸resize到227x227
transforms.Resize((227,227)),
#将图片转化为Tensor格式
transforms.ToTensor(),
#正则化(当模型出现过拟合的情况时，用来降低模型的复杂度)
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
#transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406],std = [0.229, 0.224, 0.225])
])
pipline_test = transforms.Compose([
#将图片尺寸resize到227x227
transforms.Resize((227,227)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
#transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406],std = [0.229, 0.224, 0.225])
])
train_data = MyDataset('./data/catVSdog/train.txt', transform=pipline_train)
test_data = MyDataset('./data/catVSdog/test.txt', transform=pipline_test)
#train_data 和test_data包含多有的训练与测试数据，调用DataLoader批量加载
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_data, batch_size=32, shuffle=False)
# 类别信息也是需要我们给定的
classes = ('cat', 'dog') # 对应label=0，label=1在数据预处理中，我们将图片尺寸调整到227x227，符合AlexNet网络的输入要求。均值mean = [0.5, 0.5, 0.5]，方差std = [0.5, 0.5, 0.5]，然后使用transforms.Normalize进行归一化操作。
我们来看一下最终制作的数据集图片和它们对应的标签：
examples = enumerate(trainloader)
batch_idx, (example_data, example_label) = next(examples)
# 批量展示图片
for i in range(4):
plt.subplot(1, 4, i + 1)
plt.tight_layout() #自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
img = example_data[i]
img = img.numpy() # FloatTensor转为ndarray
img = np.transpose(img, (1,2,0)) # 把channel那一维放到最后
img = img * [0.5, 0.5, 0.5] + [0.5, 0.5, 0.5]
plt.imshow(img)
plt.title("label:".format(example_label[i]))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
2. 搭建AlexNet神经网络结构，并定义前向传播的过程
class AlexNet(nn.Module):
"""
Neural network model consisting of layers propsed by AlexNet paper.
"""
def __init__(self, num_classes=2):
"""
Define and allocate layers for this neural net.
Args:
num_classes (int): number of classes to predict with this model
"""
super().__init__()
# input size should be : (b x 3 x 227 x 227)
# The image in the original paper states that width and height are 224 pixels, but
# the dimensions after first convolution layer do not lead to 55 x 55.
self.net = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4), # (b x 96 x 55 x 55)
nn.ReLU(),
nn.LocalResponseNorm(size=5, alpha=0.0001, beta=0.75, k=2), # section 3.3
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # (b x 96 x 27 x 27)
nn.Conv2d(96, 256, 5, padding=2), # (b x 256 x 27 x 27)
nn.ReLU(),
nn.LocalResponseNorm(size=5, alpha=0.0001, beta=0.75, k=2),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # (b x 256 x 13 x 13)
nn.Conv2d(256, 384, 3, padding=1), # (b x 384 x 13 x 13)
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 384, 3, padding=1), # (b x 384 x 13 x 13)
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 256, 3, padding=1), # (b x 256 x 13 x 13)
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # (b x 256 x 6 x 6)
)
# classifier is just a name for linear layers
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=0.5, inplace=True),
nn.Linear(in_features=(256 * 6 * 6), out_features=500),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(p=0.5, inplace=True),
nn.Linear(in_features=500, out_features=20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=20, out_features=num_classes),
)
def forward(self, x):
"""
Pass the input through the net.
Args:
x (Tensor): input tensor
Returns:
output (Tensor): output tensor
"""
x = self.net(x)
x = x.view(-1, 256 * 6 * 6) # reduce the dimensions for linear layer input
return self.classifier(x)在构建AlexNet网络里，参数num_classes指的是类别的数量，由于论文中AlexNet的输出是1000个类别，我们这里的数据集只有猫和狗两个类别，因此这里的全连接层的神经元个数做了微调。num_classes=2，输出层也是两个神经元，不是原来的1000个神经元。FC6由原来的4096个神经元改为500个神经元，FC7由原来的4096个神经元改为20个神经元。
这里的改动大家注意一下，根据实际数据集的类别数量进行调整。整个网络的其它结构跟论文中的完全一样。
3. 将定义好的网络结构搭载到GPU/CPU，并定义优化器
#创建模型，部署gpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = AlexNet().to(device)
#定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)4. 定义训练过程
def train_runner(model, device, trainloader, optimizer, epoch):
#训练模型, 启用 BatchNormalization 和 Dropout, 将BatchNormalization和Dropout置为True
model.train()
total = 0
correct =0.0
#enumerate迭代已加载的数据集,同时获取数据和数据下标
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
#把模型部署到device上
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
#初始化梯度
optimizer.zero_grad()
#保存训练结果
outputs = model(inputs)
#计算损失和
#多分类情况通常使用cross_entropy(交叉熵损失函数), 而对于二分类问题, 通常使用sigmod
loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
#获取最大概率的预测结果
#dim=1表示返回每一行的最大值对应的列下标
predict = outputs.argmax(dim=1)
total += labels.size(0)
correct += (predict == labels).sum().item()
#反向传播
loss.backward()
#更新参数
optimizer.step()
if i % 100 == 0:
#loss.item()表示当前loss的数值
print("Train Epoch \\t Loss: :.6f, accuracy: :.6f%".format(epoch, loss.item(), 100*(correct/total)))
Loss.append(loss.item())
Accuracy.append(correct/total)
return loss.item(), correct/total5. 定义测试过程
def test_runner(model, device, testloader):
#模型验证, 必须要写, 否则只要有输入数据, 即使不训练, 它也会改变权值
#因为调用eval()将不启用 BatchNormalization 和 Dropout, BatchNormalization和Dropout置为False
model.eval()
#统计模型正确率, 设置初始值
correct = 0.0
test_loss = 0.0
total = 0
#torch.no_grad将不会计算梯度, 也不会进行反向传播
with torch.no_grad():
for data, label in testloader:
data, label = data.to(device), label.to(device)
output = model(data)
test_loss += F.cross_entropy(output, label).item()
predict = output.argmax(dim=1)
#计算正确数量
total += label.size(0)
correct += (predict == label).sum().item()
#计算损失值
print("test_avarage_loss: :.6f, accuracy: :.6f%".format(test_loss/total, 100*(correct/total)))6. 运行
#调用
epoch = 20
Loss = []
Accuracy = []
for epoch in range(1, epoch+1):
print("start_time",time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())))
loss, acc = train_runner(model, device, trainloader, optimizer, epoch)
Loss.append(loss)
Accuracy.append(acc)
test_runner(model, device, testloader)
print("end_time: ",time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())),'\\n')
print('Finished Training')
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(Loss)
plt.title('Loss')
plt.show()
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(Accuracy)
plt.title('Accuracy')
plt.show()经历 20 次 epoch 的 loss 和 accuracy 曲线如下：
经过20个epoch的训练之后，accuracy达到了87.94%。
7. 保存模型
print(model)
torch.save(model, './models/alexnet-catvsdog.pth') #保存模型AlexNet 的模型会打印出来，并将模型模型命令为 alexnet-catvsdog.pth 保存在固定目录下。
8. 模型测试
下面使用一张猫狗大战测试集的图片进行模型的测试。
from PIL import Image
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('./models/alexnet-catvsdog.pth') #加载模型
model = model.to(device)
model.eval() #把模型转为test模式
#读取要预测的图片
# 读取要预测的图片
img = Image.open("./images/test_cat.jpg") # 读取图像
#img.show()
plt.imshow(img) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
# 导入图片，图片扩展后为[1，1，32，32]
trans = transforms.Compose(
[
transforms.Resize((227,227)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
img = trans(img)
img = img.to(device)
img = img.unsqueeze(0) #图片扩展多一维,因为输入到保存的模型中是4维的[batch_size,通道,长，宽]，而普通图片只有三维，[通道,长，宽]
# 预测
# 预测
classes = ('cat', 'dog')
output = model(img)
prob = F.softmax(output,dim=1) #prob是2个分类的概率
print("概率：",prob)
value, predicted = torch.max(output.data, 1)
predict = output.argmax(dim=1)
pred_class = classes[predicted.item()]
print("预测类别：",pred_class)
输出：
概率： tensor([[1.0000e+00, 5.8714e-13]], grad_fn=<SoftmaxBackward>)
预测类别： cat
模型预测结果正确！
好了，以上就是使用 PyTorch 复现 AlexNet 网络的核心代码。建议大家根据文章内容完整码一下代码，可以根据实际情况使用自己的数据集，并调整FC6、FC7、Output Layer的神经元个数。
完整代码我已经放在了 GitHub 上，地址：
https://github.com/RedstoneWill/CNN_PyTorch_Beginner/tree/main/AlexNet
手撕 CNN 系列：
手撕 CNN 经典网络之 LeNet-5（MNIST 实战篇）
手撕 CNN 经典网络之 LeNet-5（CIFAR10 实战篇）
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以上是关于手撕 CNN 之 AlexNet（PyTorch 实战篇）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（PyTorch实战篇）
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