resnet152 辣椒病虫害图像识别1.0

一些基础

• os.walk是获取所有的目录, 产生3-元组 (dirpath, dirnames, filenames)【文件夹路径, 文件夹名字, 文件名】
• np.load()和np.save(),将图片读取成numpy类型后，可以缓存为numpy文件。这样在下次读取时，可以直接读取numpy缓存文件，减少读取时间。
  
• transpose()对数组转置后的变化 。应用在图片列表和标签列表里面，就是把分开的两个列表转化为，一张图片对应一个标签的形式。
  
  
• np.random.shuffle(arr) 随机打乱顺序。使用后，效果如图：
  
• 取数组的第一列元素，并转化为列表。

all_wav_list = list(temp[:, 0])

• 取列表0到n的元素,以及n到最后的元素。

tra_wav = all_wav_list[0:n]

val_wav = all_wav_list[n:-1]

• model.train() 和 model.eval()分别对应训练模式和评估模式。

数据准备

引入包及解压

import os
import numpy as np
import math
import cv2
import paddle

解压：

!unzip data/data153190/辣椒病虫害图像识别挑战赛公开数据.zip

获得图片的路径及标签

# 得到每张图片的路径和标签
def get_file_list(file_path):

    file_list=[]
    label_list = []
    for fpathe,dirs,fs in os.walk(file_path): # os.walk是获取所有的目录, 产生3-元组 (dirpath, dirnames, filenames)【文件夹路径, 文件夹名字, 文件名】
        for f in fs:
            filename = os.path.join(fpathe,f)   
            file_list.append(filename)
            lable = fpathe.replace('data_path/train/d','')
            lable = int(lable)-1
            label_list.append(lable)
    return file_list,label_list

效果：

data_list,label_list = get_file_list('data_path/train')
for i in range(5):
    print(data_list[i],label_list[i])

图片读取为numpy类型

# 将图片读取成numpy数据
def data_trans_to_numpy(data_list,data_cache):
    data_list1=[]
    """ 得到numpy数组形式的数据集 会优先看是否有缓存文件，如果有，就直接读取缓存文件 否则会重新处理数据，并保存一份缓存文件 """
    if os.path.exists(data_cache):
        # 存在缓存文件，那么直接加载缓存文件

        data_list1 = np.load(data_cache)
        return data_list1

    for i in data_list:
        data = paddle.vision.image.image_load(i, backend='cv2')/255 #归一化
        data = paddle.vision.transforms.resize(data,(256,256), interpolation='bilinear')  # 统一大小
        data = paddle.to_tensor(data,dtype='float32')  # 统一位float
        data = paddle.reshape(data,(3,256,256))  # 调整形状
        # data=cv2.imread(i)
        # data=cv2.resize(data, (128,128), interpolation=cv2.INTER_AREA)/255
        data_list1.append(data)  
    np.save(data_cache, data_list1)  # np.save(),np.load()文件的储存与读取。
    return data_list1

效果：

data_list.shape

划分训练集和测试集

def get_data_split(data_list, label_list, ration,cache_path):
    """ file_list:每一个数据的路径 cache_data_path:缓存数据路径 ration:划分比例 划分数据集，得到训练集与测试集 """
    data_list = np.load(cache_path)
    data_list = list(data_list)
    label_list = list(label_list)


    temp = np.array([data_list, label_list]) # 合在一起，转置
    temp = temp.transpose()
    np.random.shuffle(temp)  # 随机打乱

    # 将所有的img和lab转换成list
    all_wav_list = list(temp[:, 0])
    all_label_list = list(temp[:, 1])

    # 将所得List分为两部分，一部分用来训练tra，一部分用来测试val
    # ratio是测试集的比例,看情况填入0-1的一个小数
    n_sample = len(all_label_list)

    n_val = int(math.ceil(n_sample * ration))  # 测试样本数
    n_train = n_sample - n_val  # 训练样本数

    tra_wav = all_wav_list[0:n_train]
    tra_labels = all_label_list[0:n_train]

    val_wav = all_wav_list[n_train:-1]
    val_labels = all_label_list[n_train:-1]

    

    return tra_wav, tra_labels, val_wav, val_labels

tra_wav, tra_labels, val_wav, val_labels = get_data_split(data_list, label_list, ration=0.2,cache_path='data_cache.npy')

数据读取器

import paddle
import numpy as np
from paddle.io import Dataset
class MyDataset(Dataset):
    """ 步骤一：继承paddle.io.Dataset类 """
    def __init__(self,mode='train'):
        """ 步骤二：实现构造函数，定义数据读取方式，划分训练和测试数据集 """
        super(MyDataset, self).__init__()
        
        if mode == 'train':
            self.data = tra_wav
            self.label = tra_labels
        else:
            self.data = val_wav
            self.label = val_labels
    def __getitem__(self, index):
        """ 步骤三：实现__getitem__方法，定义指定index时如何获取数据，并返回 单条数据（训练数据，对应的标签） """
        data = self.data[index]
        data = paddle.to_tensor(data,dtype='float32')
        label = self.label[index]
        return data, label

    def __len__(self):
        """ 步骤四：实现__len__方法，返回数据集总数目 """
        return len(self.data)

设置一些参数并读取数据

这里我们使用paddle.io.DataLoader模块实现数据读取，DataLoader返回一个迭代器，该迭代器根据 batch_sampler 给定的顺序迭代一次给定的 dataset。
第一个数据参数必须是 paddle.io.Dataset 或 paddle.io.IterableDataset 的一个子类实例。

import paddle.nn.functional as F
epoch_num = 30 #训练轮数
batch_size = 32
learning_rate = 0.0001 #学习率

val_acc_history = []
val_loss_history = []

# 读取数据
train_loader = paddle.io.DataLoader(MyDataset("train"),batch_size=batch_size, shuffle=True,drop_last=True)
test_loader = paddle.io.DataLoader(MyDataset("test"), batch_size=batch_size, shuffle=True,drop_last=True)

效果 ： train_loader()返回的对象啊是一个列表，包含一个batch的图片和标签。

for i in train_loader():
    print(i[0])
    break

for i in train_loader():
    print(i[1])
    break

模型的训练

定义训练函数

loss.backward() 用于产生梯度，下面往往跟
opt.step() 执行一次优化器，并进行参数更新。
我们知道optimizer更新参数空间需要基于反向梯度，因此，当调用optimizer.step()的时候应当是loss.backward()调用的时候，这也就是经常会碰到。

def train(model):
    print('start training ... ')
    # turn into training mode
    model.train()

    opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate,
                                parameters=model.parameters())

    for epoch in range(epoch_num):
        acc_train = []
        for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
            x_data = data[0]   
            y_data = paddle.to_tensor(data[1],dtype="int64")
            y_data = paddle.unsqueeze(y_data, 1)  # 返回扩展维度后的多维tensor
            logits = model(x_data)    # 训练输入图片
            loss = F.cross_entropy(logits, y_data)  # 传入标签，算损失值
            acc = paddle.metric.accuracy(logits, y_data)  # 计算准确率
            acc_train.append(acc.numpy())
            if batch_id % 20 == 0 and batch_id != 0:
                print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, loss.numpy()))
                avg_acc = np.mean(acc_train)
                print("[train] accuracy: {}".format(avg_acc))
            loss.backward()  # 计算梯度，用于产生梯度
            opt.step()  # 执行一次优化器，并进行参数更新。我们知道optimizer更新参数空间需要基于反向梯度，因此，当调用optimizer.step()的时候应当是loss.backward()的时候），这也就是经常会碰到,
            opt.clear_grad()  # 清除需要优化的参数的梯度
        
        # evaluate model after one epoch
        model.eval()   # 评估模式
        accuracies = []
        losses = []
        for batch_id, data in enumerate(test_loader()):
            x_data = data[0]
            y_data = paddle.to_tensor(data[1],dtype="int64")
            y_data = paddle.unsqueeze(y_data, 1)

            logits = model(x_data)
            loss = F.cross_entropy(logits, y_data)
            acc = paddle.metric.accuracy(logits, y_data)
            accuracies.append(acc.numpy())
            losses.append(loss.numpy())
        
        avg_acc, avg_loss = np.mean(accuracies), np.mean(losses)
        print("[test] accuracy/loss: {}/{}".format(avg_acc, avg_loss))
        val_acc_history.append(avg_acc)
        val_loss_history.append(avg_loss)
        model.train()

开始训练

11分类问题，这里num_classes参数是11。调用了resnet152分类网络。

model = paddle.vision.models.resnet152(pretrained=True,num_classes=11)
train(model)

结果如下：

保存模型

paddle.save(model.state_dict(), "my_net.pdparams")
opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate,\

                            parameters=model.parameters())
paddle.save(opt.state_dict(), "adam.pdopt")

测试

加载模型

model = paddle.vision.models.resnet152(pretrained=True,num_classes=11)
opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate,\

                            parameters=model.parameters())

#加载模型
layer_state_dict = paddle.load("my_net.pdparams")
opt_state_dict = paddle.load("adam.pdopt")

model.set_state_dict(layer_state_dict)
opt.set_state_dict(opt_state_dict)

读取测试数据集

def get_text_list(file_path):
    file_list=[]
    for fpathe,dirs,fs in os.walk(file_path):
        for f in fs:
            filename = os.path.join(fpathe,f)
            file_list.append(filename)

    return file_list

转成numpy

pre_data = data_trans_to_numpy(data_list,'test_data_cache.npy')

定义测试函数并测试

pre = np.argmax(logits)，对于这行代码的解释，因为输出是11个元素的列表，分别对应着不同分类的概率，这里取最大值对应的索引，该索引就是它的预测出的分类值。

def test(pre_data):
    print('start testing ... ')
    model.train()
    y_pred = []
    opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate,
                                parameters=model.parameters())  # 优化器
    model.eval()
    for data in pre_data:
        data = paddle.to_tensor(data)
        data = paddle.reshape(data,(1,3,256,256))
        x_data = data
        logits = model(x_data)
        pre = np.argmax(logits)  # 取出概率最大值对应的索引，该索引就是它的分类
        y_pred.append(pre)
    return y_pred

测试

y_pred = test(pre_data)

将结果写入csv文件

pre = []
path = []
for i in y_pred:
    x = 'd'+str(i+1)
    pre.append(x)
for j in data_list:
    img = j.replace('data_path/test/','')
    path.append(img)

# 写入csv文件
import pandas as pd
out_put = pd.DataFrame({
    'image':path,'label':pre})
out_put.to_csv('pred.csv',index =False)

预测结果：