pytorch 入门 （四）案例二：人脸表情识别-VGG16实现

实战教案二：人脸表情识别-VGG16实现

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目录

  • 实战教案二：人脸表情识别-VGG16实现
    • 一、导入数据
    • 二、VGG-16算法模型
      • 1. 优化器与损失函数
      • 2. 模型的训练
    • 三、可视化

一、导入数据

from torchvision.datasets   import CIFAR10 # CIFAR10是一个用于计算机视觉的经典数据集，其中包含60000张32x32的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000张图像。
from torchvision.transforms import transforms # 这是一个常用的模块，用于图像的预处理和增强。
from torch.utils.data       import DataLoader # 可以将数据集转化为迭代器的工具，方便在训练循环中加载数据。
from torchvision            import datasets # 导入了torchvision下的所有数据集，但实际上这与前面导入CIFAR10是重复的，可能是不必要的。
from torch.optim            import Adam # 导入了Adam优化器。Adam是一个常用的、表现良好的深度学习优化器。
import torchvision.models   as models # 这个模块提供了各种预训练模型，例如ResNet、VGG、DenseNet等。
import torch.nn.functional  as F # 提供了各种激活函数、损失函数和其他的功能函数。
import torch.nn             as nn # 这个模块提供了构建神经网络所需的各种工具，如层、损失函数等。
import torch,torchvision # torch是PyTorch的核心库，提供了基础的张量操作；torchvision则是与计算机视觉相关的库，提供了数据集、预处理方法和预训练模型。

train_datadir = '/home/mw/input/kzb324321357/2-Emotion_Images/2-Emotion_Images/train'
test_datadir  = '/home/mw/input/kzb324321357/2-Emotion_Images/2-Emotion_Images/test'

train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([48, 48]),    # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

test_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([48, 48]),    # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

# 使用 datasets.ImageFolder 加载训练数据集和测试数据集
# ImageFolder假定所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类别的名字。
# 同时，为加载的数据应用了之前定义的预处理流程。
train_data = datasets.ImageFolder(train_datadir, transform=train_transforms)
test_data = datasets.ImageFolder(test_datadir, transform=test_transforms)

⭐ torch.utils.data.DataLoader详解

torch.utils.data.DataLoader是Pytorch自带的一个数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。

函数原型：

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False, pin_memory_device=‘’)

参数说明：

  • dataset(string) ：加载的数据集
  • batch_size (int,optional) ：每批加载的样本大小（默认值：1）
  • shuffle(bool,optional) : 如果为True，每个epoch重新排列数据。
  • sampler (Sampler or iterable, optional) ： 定义从数据集中抽取样本的策略。 可以是任何实现了 len 的 Iterable。 如果指定，则不得指定 shuffle 。
  • batch_sampler (Sampler or iterable, optional) ： 类似于sampler，但一次返回一批索引。与 batch_size、shuffle、sampler 和 drop_last 互斥。
  • num_workers(int,optional) ： 用于数据加载的子进程数。 0 表示数据将在主进程中加载（默认值：0）。
  • pin_memory (bool,optional) : 如果为 True，数据加载器将在返回之前将张量复制到设备/CUDA 固定内存中。 如果数据元素是自定义类型，或者collate_fn返回一个自定义类型的批次。
  • drop_last(bool,optional) : 如果数据集大小不能被批次大小整除，则设置为 True 以删除最后一个不完整的批次。 如果 False 并且数据集的大小不能被批大小整除，则最后一批将保留。 （默认值：False）
  • timeout(numeric,optional) : 设置数据读取的超时时间 ， 超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。（默认值：0）
  • worker_init_fn(callable,optional) ： 如果不是 None，这将在步长之后和数据加载之前在每个工作子进程上调用，并使用工作 id（[0，num_workers - 1] 中的一个 int）的顺序逐个导入。 （默认：None）
# 创建训练数据加载器（data loader），用于将数据分成小批次进行训练
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data,
                                           batch_size=16,      # 每个批次包含的图像数量
                                           shuffle=True,       # 随机打乱数据
                                           num_workers=4)      # 使用多少个子进程来加载数据

# 创建测试数据加载器（data loader），用于将测试数据分成小批次进行测试
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data,
                                          batch_size=16,      # 每个批次包含的图像数量
                                          shuffle=True,       # 随机打乱数据
                                          num_workers=4)      # 使用多少个子进程来加载数据

# 打印数据集的信息
# 请注意，这里使用len(train_loader) * 16来计算图像总数是基于批次大小为16的假设。
# 实际上，最后一个批次的图像数量可能少于16。
print("The number of images in a training set is: ", len(train_loader) * 16)  # 计算训练集中的图像总数
print("The number of images in a test set is: ", len(test_loader) * 16)      # 计算测试集中的图像总数
print("The number of batches per epoch is: ", len(train_loader))             # 计算每个 epoch 中的批次数

# 定义数据集的类别标签
classes = ('Angry', 'Fear', 'Happy', 'Surprise')

The number of images in a training set is:  18480
The number of images in a test set is:  2320
The number of batches per epoch is:  1155

二、VGG-16算法模型

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

print("Using {} device".format(device))

# 直接调用官方封装好的VGG16模型
model = models.vgg16(pretrained = True)
model

Using cuda device

​

Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth" to /home/mw/.cache/torch/hub/checkpoints/vgg16-397923af.pth

​

HBox(children=(FloatProgress(value=0.0, max=553433881.0), HTML(value='')))

​

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
  )
)

1. 优化器与损失函数

optimizer = Adam(model.parameters(),lr = 0.0001,weight_decay = 0.0001)
loss_model = nn.CrossEntropyLoss()

import torch
from torch.autograd import Variable
# 定义训练函数
def train(model,train_loader,loss_model,optimizer):
    # 将模型移动到指定设备（如：GPU）
    model = model.to(device)
    # 将模型设置为训练模式（启用梯度计算）
    model.train()

    for i,(images,labels) in enumerate(train_loader,0):
        # 将输入数据和标签移动到指定设备
        images = Variable(images.to(device))
        labels = Variable(labels.to(device))

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        # 前向传播得到模型输出
        outputs = model(images)
        # 计算损失
        loss = loss_model(outputs,labels)
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新模型参数
        optimizer.step()

        # 每隔1000个批次输出一次损失
        if i%1000 == 0:
            print('[%5d] loss: %.3f' % (i,loss))

# 定义测试函数
def test(model,test_loader,loss_model):
    # 获取测试数据集大小
    size = len(test_loader.dataset)
    # 获取测试数据批次数
    num_batches = len(test_loader)
    # 将模型设置为评估模式（不进行梯度计算）
    model.eval()

    test_loss,correct = 0,0

    # 在不计算梯度的上下文中执行测试
    with torch.no_grad():
        for X,y in test_loader:
            X,y = X.to(device),y.to(device)
            # 使用模型进行前向传播得到预测
            pred = model(X)
            # 计算损失值，并将其累积到test_loss中
            test_loss += loss_model(pred,y).item()
            # 计算正确预测的数量
            correct += (pred.argmax(1)==y).type(torch.float).sum().item()
    
    # 计算平均测试损失和准确率
    test_loss /= num_batches
    correct /= size
    print(f"Test Error:\n Accuracy:{(100*correct):>0.1f}%,Avg loss:{test_loss:>8f} \n")
    return correct,test_loss

提问：梯度清零有三种放置方法吗，放到循环最前面或者最后面，或者反向传播之前

是的，您理解得很准确。在PyTorch中，optimizer.zero_grad()的位置有一定的灵活性。以下是这三种常见的放置方法：

  1. 循环开始时：在每次迭代的最开始，即前向传播之前，清零梯度。
  2. 反向传播之前：在前向传播之后、反向传播之前，清零梯度。这也是您提供的代码中使用的方法。
  3. 循环结束时：在每次迭代的最后，即更新参数之后，清零梯度。

这三种方法在大多数情况下都是等效的，因为关键是确保在进行下一次反向传播之前梯度是清零的。

但是，如果您在一个迭代中进行多次反向传播（例如，当您想要累加梯度时），那么您必须在每次反向传播之前清零梯度。在这种特定情境中，第二种方法（反向传播之前）是最合适的。

对于大多数常规的训练循环，选择哪种方法主要是根据个人偏好或代码的可读性来决定的。

2. 模型的训练

# 创建一个空列表用于存储每个epoch的测试集准确率
test_acc_list = []
# 定义训练的总论数
epochs = 10

# 开始训练循环，每个epoch 都会执行一下操作
for t in range(epochs):
    print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------")

    # 在训练数据上训练模型
    train(model,train_loader,loss_model,optimizer)

    # 在测试数据集上测试模型的性能，并获取测试准确率和测试损失
    test_acc,test_loss = test(model,test_loader,loss_model)
    
    # 将测试准确率添加到列表中，以便后续分析
    test_acc_list.append(test_acc)

# 所有epoch完成后打印完成消息
print("Done!")

Epoch 1
-------------------------------
[    0] loss: 0.129
[ 1000] loss: 0.005
Test Error:
 Accuracy:77.4%,Avg loss:1.069592 

Epoch 2
-------------------------------
[    0] loss: 0.028
[ 1000] loss: 0.055
Test Error:
 Accuracy:78.7%,Avg loss:0.976879 

Epoch 3
-------------------------------
[    0] loss: 0.033
[ 1000] loss: 0.050
Test Error:
 Accuracy:77.9%,Avg loss:1.202651 

Epoch 4
-------------------------------
[    0] loss: 0.051
[ 1000] loss: 0.356
Test Error:
 Accuracy:79.0%,Avg loss:1.080943 

Epoch 5
-------------------------------
[    0] loss: 0.001
[ 1000] loss: 0.183
Test Error:
 Accuracy:78.7%,Avg loss:1.248081 

Epoch 6
-------------------------------
[    0] loss: 0.003
[ 1000] loss: 0.127
Test Error:
 Accuracy:78.4%,Avg loss:1.129110 

Epoch 7
-------------------------------
[    0] loss: 0.003
[ 1000] loss: 0.076
Test Error:
 Accuracy:77.6%,Avg loss:1.200314 

Epoch 8
-------------------------------
[    0] loss: 0.042
[ 1000] loss: 0.071
Test Error:
 Accuracy:78.0%,Avg loss:1.149877 

Epoch 9
-------------------------------
[    0] loss: 0.002
[ 1000] loss: 0.212
Test Error:
 Accuracy:78.0%,Avg loss:1.353625 

Epoch 10
-------------------------------
[    0] loss: 0.001
[ 1000] loss: 0.001
Test Error:
 Accuracy:78.5%,Avg loss:1.249242 

Done!

test_acc_list

[0.773552290406223,
 0.7869490060501296,
 0.7791702679343129,
 0.7904062229904927,
 0.7869490060501296,
 0.783923941227312,
 0.7757130509939498,
 0.780466724286949,
 0.780466724286949,
 0.7852203975799481]

三、可视化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [i for i in range(1,11)]

plt.plot(x,test_acc_list,label="line ACC",alpha = 0.8)

plt.xlabel("epoch")
plt.ylabel("acc")

plt.legend()
plt.show()

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汽车振动异响故障可能有多个潜在原因&#xff0c;包括发动机、传动系统、悬挂系统、制动系统等等。技师需要对汽车各个方面有全面的了解&#xff0c;才能更好地进行故障排查。 振动和异响可能由多个因素引起。例如&#xff0c;可能是零部件损坏、松脱、磨损或者不正确安装。这…
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某全球领先的晶圆代工企业：替代FTP实现大规模文件的高效传输

某全球领先的晶圆代工企业：替代FTP实现大规模文件的高效传输

全球领先的集成电路晶圆代工企业之一 该企业不仅是全球领先的集成电路晶圆代工企业之一&#xff0c;也是中国内地技术最先进、配套最完善、规模最大、跨国经营的集成电路制造企业集团。主要业务是根据客户本身或第三者的集成电路设计&#xff0c;为客户制造集成电路芯片&#…
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Opencv-图像插值与LUT查找表

Opencv-图像插值与LUT查找表

图像像素的比较 白色是255&#xff0c;黑色是0 min(InputArray src1,InputArray src2,OutputArray dst) max(InputArray src1,InputArray src2,OutpurArray dstsrc1:第一个图像矩阵&#xff0c;通道数任意src2&#xff1a;第二个图像矩阵&#xff0c;尺寸和通道数以及数据类型…
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面试题：Java 类加载过程是怎么样的？

面试题：Java 类加载过程是怎么样的？

首先&#xff0c;我们编写好的Java代码&#xff0c;经过编译变成.class文件&#xff0c;然后类加载器把.class字节码文件加载到JVM中&#xff0c;接着执行我们的代码&#xff0c;最后将类卸载出JVM。而从类加载到虚拟机到卸载出虚拟机的这一整个生命周期总共可以分为7个步骤&am…
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亚马逊注册账号时老是显示内部错误

亚马逊注册账号时老是显示内部错误

最近你们是否遇到注册亚马逊账号时一直遇到"内部错误"的情况&#xff1f;&#xff0c;这可能是由多种原因引起的。以下是一些可能有助于解决这个问题的步骤&#xff1a; 1、清除缓存和Cookie&#xff1a;有时浏览器缓存和Cookie中的问题可能导致网站错误。可以试试清…
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