手把手教你用Pytorch训练图像分类网络

1. Pytorch简介

Pytorch是一个基于Python的科学计算包，它是一个在动态图机制上构建的深度学习框架。它是目前广泛使用的深度学习框架之一，首先由Facebook的人工智能研究团队研发并开源。与TensorFlow相比，Pytorch更加灵活，易于使用，具有更高的编程效率。

2. 图像分类问题

图像分类是计算机视觉任务中的一项重要问题，它的目标是将输入的图片分成不同的类别。对于图像分类问题，我们一般采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来进行处理。

2.1 卷积神经网络

卷积神经网络是一种深度学习神经网络，它的主要特点是使用卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer）对输入的图像进行卷积和池化操作，从而获取图像的特征信息。卷积层和池化层的操作可以减少网络中的参数量，提高网络对图像的鲁棒性。

Pytorch中已经实现了常见的卷积神经网络模型，我们可以直接使用Pytorch提供的模型进行训练和预测。在本文中，我们将使用Pytorch来训练一个图像分类的卷积神经网络。

3. 数据集

在训练深度学习模型时，选择合适的数据集是非常重要的。对于图像分类问题，我们可以使用CIFAR-10数据集，它包含了10个类别的60000张32*32的彩色图像，每个类别有6000张图片。

在Pytorch中可以使用torchvision来加载CIFAR-10数据集。我们可以使用以下代码来加载训练集和测试集：

import torch

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
transform_train = transforms.Compose(
    [transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), 
                         (0.2023, 0.1994, 0.2010))])
transform_test = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), 
                          (0.2023, 0.1994, 0.2010))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, 
                                        transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, 
                                       transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

在上面的代码中，我们使用了transforms来对图像进行预处理。训练集和测试集的预处理方式稍有不同，其中trainset采用了随机裁剪和水平翻转的方式进行数据增强，以提高模型的泛化能力；而testset只进行了简单的归一化操作。

4. 网络构建和训练

在本文中，我们将采用一个简单的卷积神经网络来对CIFAR-10数据集进行分类。该网络包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。具体的网络结构如下：

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, 64, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(8192, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 512)
        self.fc3 = nn.Linear(512, 10)
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 8192)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

在上述代码中，我们定义了一个名为Net的继承自nn.Module的类，并在类构造函数中定义了网络的结构。在函数forward中，我们对x进行卷积、池化和全连接操作，最终得到网络预测的结果。

接下来，我们可以在训练集上训练该网络。训练的代码如下：

import torch.optim as optim

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(10):  # 对数据集进行多次训练
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每100个batch打印一次平均loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

在上述代码中，我们首先定义了损失函数和优化器，然后对训练集进行多次训练。训练时，我们依次从trainloader中加载一个batch的数据，将网络输入为inputs，标签为labels，并进行前向传播和反向传播。每100个batch，我们打印一次平均loss。

5. 测试和预测

在模型训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。测试的代码如下：

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))

在上述代码中，我们使用了torch.no_grad()来关闭梯度计算，从而减少计算量。对于测试集中的每一个batch，我们对网络进行前向传播并求得预测结果和真实标签。最后，我们计算分类准确率。

除了计算分类准确率之外，我们还可以对单张图片进行预测。预测的代码如下：

import torchvision.transforms.functional as F2

from PIL import Image
def predict(image_path, model):
    image = Image.open(image_path)
    image = F2.resize(image, (32, 32))
    image_tensor = transform_test(image).unsqueeze_(0)
    output = model(image_tensor)
    _, predicted = torch.max(output.data, 1)
    return int(predicted[0])
image_path = 'test.jpg'
label = predict(image_path, net)
print('Predicted label:', label)

在上述代码中，我们首先打开一张图片，然后进行缩放和归一化操作，并将其转化为模型输入的tensor。对于tensor，我们调用模型的forward函数进行预测，并返回预测结果。

总结

本文介绍了如何使用Pytorch来训练一个图像分类的卷积神经网络，并给出了具体的代码实现。通过本文的学习，我们可以了解到Pytorch的基本使用方法，以及如何对图像数据集进行预处理和网络构建。在实际应用中，我们可以根据需要对网络结构进行更改，并进行超参数的调节，从而得到更好的分类结果。