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1.将每个图片的label作为txt文件写入另外一个文件夹（txt文件名与图片文件名相同）
Pytorch 入门
1.将每个图片的label作为txt文件写入另外一个文件夹（txt文件名与图片文件名相同）
root_dir=r"F:\yolo\img"
target_dir="car_img"
print(os.path.join(root_dir,target_dir))
img_path_list=os.listdir(os.path.join(root_dir,target_dir))
print(img_path_list)
out_dir="car_label"
for i in img_path_list:
file_name=i.split(".jpg")[0]
f=open((os.path.join(root_dir,out_dir,file_name)+".txt"),"w")
f.write("car")
f.close()2.tensorboard的summary writer
import numpy as np
import os
import cv2 as cv
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
writer=SummaryWriter("logs1")
cv_img=cv.imread(r"F:\yolo\img\street.jpg")
# for i in range(1,100):
# writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)
writer.add_image("test_img",cv_img,1,dataformats='HWC')
tensor_trans=transforms.ToTensor()
test_img1=tensor_trans(cv_img)
writer.add_image("test_img",test_img1,2)
writer.close()查看可视化结果
控制台 tensorboard –logdir=logs1命令即可
3.torchvision中的transforms
torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起：
transforms.Compose([
transforms.CenterCrop(10),
transforms.ToTensor(),
])下面列举两个常用的 transforms中的函数：
class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
给定均值：(R,G,B) 方差：（R，G，B），将会把Tensor正则化。即：Normalized_image=(image-mean)/std。
实例代码如下：
import cv2 as cv
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
writer=SummaryWriter("logs1")
cv_img=cv.imread(r"F:\yolo\img\street.jpg")
tensor_trans=transforms.ToTensor()
test_img1=tensor_trans(cv_img)
writer.add_image("test_img",test_img1,1)
print(test_img1[0][0][0])
trans_norm=transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5])
img_norm=trans_norm(test_img1)
print(img_norm[0][0][0])
writer.add_image("test_img",img_norm,2)
writer.close()class torchvision.transforms.ToTensor
把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]，取值范围是[0,1.0]的torch.FloadTensor
方法总结如下图：
4.DataLoader
数据加载器。组合数据集和采样器，并在数据集上提供单进程或多进程迭代器。
参数：
- dataset (Dataset) – 加载数据的数据集。
- batch_size (int, optional) – 每个batch加载多少个样本(默认: 1)。
- shuffle (bool, optional) – 设置为
True时会在每个epoch重新打乱数据(默认: False). - sampler (Sampler, optional) – 定义从数据集中提取样本的策略。如果指定，则忽略
shuffle参数。 - num_workers (int, optional) – 用多少个子进程加载数据。0表示数据将在主进程中加载(默认: 0)
- collate_fn (callable, optional) –
- pin_memory (bool, optional) –
- drop_last (bool, optional) – 如果数据集大小不能被batch size整除，则设置为True后可删除最后一个不完整的batch。如果设为False并且数据集的大小不能被batch size整除，则最后一个batch将更小。(默认: False)
import cv2 as cv
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
# shuffle 为true设置为打乱顺序
train_loader=DataLoader(dataset=train_set,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)
writer=SummaryWriter("logs1")
step=0
for data in train_loader:
imgs,targets=data
writer.add_images("imgs",imgs,step)
step=step+1
break
writer.close()5.神经网络-卷积层Conv2d
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
Parameters：
- in_channels(
int) – 输入信号的通道 - out_channels(
int) – 卷积产生的通道 - kerner_size(
intortuple) – 卷积核的尺寸 - stride(
intortuple,optional) – 卷积步长 - padding(
intortuple,optional) – 输入的每一条边补充0的层数 - dilation(
intortuple,optional) – 卷积核元素之间的间距 - groups(
int,optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数 - bias(
bool,optional) – 如果bias=True，添加偏置
import cv2 as cv
import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
# shuffle 为true设置为打乱顺序
train_loader=DataLoader(dataset=train_set,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)
from torch import nn
class test(nn.Module):
def __init__(self):
super(test, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3, stride=1, padding=0)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
return x
test=test()
writer=SummaryWriter("logs1")
step=0
for data in train_loader:
imgs,targets=data
writer.add_images("imgs",imgs,step)
step=step+1
output=test(imgs)
# 由于图片只能以三个通道显示，因此要把6个channel改成3个
# torch.size([64,6,30,30])->[???,3,30,30]
# batch_size不知道写多少的时候就写-1,它会自动计算
output=torch.reshape(output,(-1,3,30,30))
writer.add_images("imgs", output, step)
break
writer.close()6.最大池化层
参数：class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)
- kernel_size(
intortuple) – max pooling的窗口大小 - stride(
intortuple,optional) – max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size - padding(
intortuple,optional) – 输入的每一条边补充0的层数 - dilation(
intortuple,optional) – 一个控制窗口中元素步幅的参数 - return_indices – 如果等于
True，会返回输出最大值的序号，对于上采样操作会有帮助 - ceil_mode – 如果等于
True，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，代替默认的向下取整的操作
import cv2 as cvimport torchfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom torchvision import transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvisionfrom torch.nn import MaxPool2dtrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())# shuffle 为true设置为打乱顺序train_loader=DataLoader(dataset=train_set,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)from torch import nnclass test(nn.Module): def __init__(self): super(test, self).__init__() self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3, ceil_mode=True) def forward(self, input): output = self.maxpool1(input) return outputtest=test()writer=SummaryWriter("logs1")step=0for data in train_loader: imgs,targets=data writer.add_images("imgs1",imgs,step) step=step+1 output=test(imgs) writer.add_images("imgs1", output, step) breakwriter.close()7.非线性激活函数Relu
Relu函数的作用是将将小于0的数据变成为0，实例代码如下：
from torch.nn import ReLU
input=torch.tensor([[1,-0.5],
[-1,3]])
class test(nn.Module):
def __init__(self):
super(test, self).__init__()
#inplace-选择是否进行覆盖运算
self.relu1=ReLU(inplace=False)
def forward(self,input):
output=self.relu1(input)
return output
test=test()
output=test(input)
print(output)9.线性层
Linear layers
对输入数据做线性变换：y=Ax+b
参数：
- in_features – 每个输入样本的大小
- out_features – 每个输出样本的大小
- bias – 若设置为False，这层不会学习偏置。默认值：True
形状：
- 输入: (N,in_features)(N,in_features)
- 输出： (N,out_features)(N,out_features)
变量：
- weight -形状为(out_features x in_features)的模块中可学习的权值
- bias -形状为(out_features)的模块中可学习的偏置
如下图：
代码实例如下:
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoader
dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64,drop_last=True)
class test(nn.Module):
def __init__(self):
super(test, self).__init__()
self.linear1=Linear(3072,10)
def forward(self,input):
output=self.linear1(input)
return output
test1=test()
for data in dataloader:
imgs,t=data
print(imgs.shape)
#将图片线性化
output=torch.flatten(imgs)
print(output.shape)
output=test1(output)
print(output.shape)
output：
#torch.Size([64, 3, 32, 32])
#torch.Size([64, 1, 1, 3072])
#torch.Size([64, 1, 1, 10])
10.损失函数
损失函数这里列举几个：
class torch.nn.L1Loss(size_average=True)[source]
创建一个衡量输入x(模型预测输出)和目标y之间差的绝对值的平均值的标准。
-
x和y可以是任意形状，每个包含n个元素。 -
对
n个元素对应的差值的绝对值求和，得出来的结果除以n。 -
如果在创建
L1Loss实例的时候在构造函数中传入size_average=False，那么求出来的绝对值的和将不会除以n
代码如下实例
import torch
from torch.nn import L1Loss
input=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
output=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)
loss=L1Loss()
result=loss(input,output)
print(result)运行结果如下图，如果不需要求平均可以这样设置
loss=L1Loss(reduction="sum")
class torch.nn.MSELoss(size_average=True)[source]
创建一个衡量输入x(模型预测输出)和目标y之间均方误差标准。
-
x和y可以是任意形状，每个包含n个元素。 -
对
n个元素对应的差值的绝对值求和，得出来的结果除以n。 -
如果在创建
MSELoss实例的时候在构造函数中传入size_average=False，那么求出来的平方和将不会除以n
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True)
当训练一个多类分类器的时候，这个方法是十分有用的。exp是以e为底的指数函数，在一个猫狗二分类问题中，一个图片经过神经网络模型输出为x[0.5,0.7]，其中这张图片的target为0，0代表为猫，1代表为狗，损失函数的计算为-x[0(target)]+ln(exp(x[0])+exp(x[1])。
代码如下
import torch
from torch.nn import CrossEntropyLoss
x=torch.tensor([0.1,0.2,0.3])
y=torch.tensor([1])
x=torch.reshape(x,(1,3))
loss=CrossEntropyLoss()
result=loss(x,y)
print(result)11.反向传播和优化器
反向传播 loss.backward()
优化器一般是使用梯度下降的方法进行优化：在梯度法中，函数的取值从当前位置沿着梯度方向前进一定距离，然后在新的地方重新求梯度，再沿着新梯度方向前进，如此反复，不断地沿梯度方向前进。像这样，通过不断地沿梯度方向前进，逐渐减小函数值的过程就是梯度法（gradient method）。梯度法是解决机器学习中最优化问题的常用方法，特别是在神经网络的学习中经常被使用。根据目的是寻找最小值还是最大值，梯度法的叫法有所不同。严格地讲，寻找最小值的梯度法称为梯度下降法（gradient descent method），寻找最大值的梯度法称为梯度上升法（gradient ascent method）。但是通过反转损失函数的符号，求最小值的问题和求最大值的问题会变成相同的问题，因此“下降”还是“上升”的差异本质上并不重要。一般来说，神经网络（深度学习）中，梯度法主要是指梯度下降法。
反向传播和优化器代码实例如下：
test1=test()
#lossFunction模型
loss=nn.CrossEntropyLoss()
#优化器模型
optim=torch.optim.SGD(test1.parameters(),0.01)
#进行20次优化
for epcho in range (20):
running_loss=0.0
for data in dataloader:
imgs,t=data
output=test1(imgs)
loss=loss(output,t)
#将每个梯度清为0（初始化）
optim.zero_grad()
#反向传播，得到每个可调节参数对应的梯度（grad不再是none）
loss.backward()
#对每个参数进行改变，weight-data被改变
optim.step()
#计算每轮优化中每个变量的loss和
running_loss=running_loss+result_loss
print(running_loss)
output：
#总loss在逐渐变小
# tensor(18712.0938, grad_fn= < AddBackward0 >)
# tensor(16126.7949, grad_fn= < AddBackward0 >)
# tensor(15382.0703, grad_fn= < AddBackward0 >)12.残差网络
传统的神经网络，由于网络层数增加，会导致梯度越来越小，这样会导致后面无法有效的训练模型，这样的问题成为梯度消弭。为了解决这样的问题，引入残差神经网络（Residual Networks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。
下图是一个基本残差块。它的操作是把某层输入跳跃连接到下一层乃至更深层的激活层之前，同本层输出一起经过激活函数输出。
定义残差模型，根据最基本的残差块，残差中间需要经过卷积->激活->卷积这样的操作，为了保证输入输出大小一致，故中间两个卷积层的输入输出大小都和模型最初输入大小保持一致。
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, channels):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.channels = channels
self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
y = F.relu(self.conv1(x))
y = self.conv2(y)
return F.relu(x + y)
13.CIFAR10模型结构
下面是利用CIFAR10模型结构进行图像分类数据的训练和预测。
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
#import自己写的models
from p27_1model import *
train_data=torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
download=True)
#查看数据集长度
train_size=len(train_data)
test_size=len(test_data)
print("size of train,test is:{},{}".format(train_size,test_size))
#利用dataloader加载
train_dataloader=DataLoader(train_data,64)
test_dataloader=DataLoader(test_data,64)
#创建网络模型
test1=test()
#损失函数
loss_f=nn.CrossEntropyLoss()
#优化器
#1e-2=0.01
learning_rate=1e-2
opt=torch.optim.SGD(test1.parameters(),lr=learning_rate,)
#设置训练网络的参数
#记录训练次数
train_step=0
#测试次数
test_step=0
#训练轮数
epoch=10
#添加tensoeboard
writer=SummaryWriter("train_log")
for i in range(epoch):
print("第{}轮训练开始".format(i+1))
#训练步骤开始
#有时不必要：test1.train()
for data in train_dataloader:
imgs,t=data
output=test1(imgs)
loss=loss_f(output,t)
#优化器优化模型
opt.zero_grad()
loss.backward()
opt.step()
train_step=train_step+1
#loss.item更加规范（.item不会打印数据类型，例如tensor(5))
if train_step%100==0:
print("训练次数{}，loss值为{}".format(train_step,loss.item()))
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),train_step)
loss_total=0
#测试步骤开始
#有时不必要：test1.eval()
total_correct=0
with torch.no_grad():
for data in test_dataloader:
imgs,t=data
output=test1(imgs)
loss=loss_f(output,t)
loss_total=loss_total+loss.item()
test_step=test_step+1
#argmax参数：1为横向比较，2为纵向比较，output为64,10的矩阵
#output.argmax(1)==t是为了得到[Ture,False,True....]这种形式
#.sum:T为1，F为0
corect=(output.argmax(1)==t).sum()
total_correct=total_correct+corect
accuracy=total_correct/test_size
print("测试集总loss{}".format(loss_total))
writer.add_scalar("test_loss",loss_total,test_step)
writer.add_scalar("accuracy",accuracy,test_step)
torch.save(test1,"test1{}.pth".format(i))
print("模型已保存")
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