PyTorch项目实战—FashionMNIST时装分类

一，基于pytorch的Fashion-MNIST时装分类流程

本文主要代码与文字来自于DataWhale团队，深入浅出PyTorch课程。
参考链接：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch

1，任务介绍

任务介绍：对10个类别的时装图像进行分类，使用FashionMNIST数据集。如下图所示为若干样例图，每个图对应一个样本。
样本介绍：FashionMNIST数据集中包含已经预先划分好的训练集和测试集，其中训练集共60,000张图像，测试集共10,000张图像。每张图像均为单通道黑白图像，大小为28*28pixel，分属10个类别。

2，分类流程

1-导包与超参数配置：基本流程与上一节：Pytorch主要模块类似。注意对于windows用户，可以把num_workers设置为0.

# 导包
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 配置GPU，这里有两种方式
## 方案一：使用os.environ
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
# 方案二：使用“device”，后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可
device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

## 配置其他超参数，如batch_size, num_workers, learning rate, 以及总的epochs
batch_size = 256
num_workers = 4   # 对于Windows用户，这里应设置为0，否则会出现多线程错误
lr = 1e-4
epochs = 20

2-数据读入：两种方式；

1. 下载并使用PyTorch提供的内置数据集。
2. 从网站下载以csv格式存储的数据，读入并转成预期的格式

## 读取方式一：使用torchvision自带数据集，下载可能需要一段时间
from torchvision import datasets

train_data = datasets.FashionMNIST(root='./', train=True, download=True, transform=data_transform)
test_data = datasets.FashionMNIST(root='./', train=False, download=True, transform=data_transform)

## 读取方式二：读入csv格式的数据，自行构建Dataset类
# csv数据下载链接：https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist
class FMDataset(Dataset):
    def __init__(self, df, transform=None):
        self.df = df
        self.transform = transform
        self.images = df.iloc[:,1:].values.astype(np.uint8)
        self.labels = df.iloc[:, 0].values
        
    def __len__(self):
        return len(self.images)
    
    def __getitem__(self, idx):
        image = self.images[idx].reshape(28,28,1)
        label = int(self.labels[idx])
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
        else:
            image = torch.tensor(image/255., dtype=torch.float)
        label = torch.tensor(label, dtype=torch.long)
        return image, label

train_df = pd.read_csv("./FashionMNIST/fashion-mnist_train.csv")
test_df = pd.read_csv("./FashionMNIST/fashion-mnist_test.csv")
train_data = FMDataset(train_df, data_transform)
test_data = FMDataset(test_df, data_transform)

第一种数据读入方式只适用于常见的数据集，如MNIST，CIFAR10等，PyTorch官方提供了数据下载。这种方式往往适用于快速测试方法（比如测试下某个idea在MNIST数据集上是否有效）
第二种数据读入方式需要自己构建Dataset，这对于PyTorch应用于自己的工作中十分重要

3-数据预处理：数据读入之后，需要处理成符合模型输入要求的数据格式。
比如说需要将图片统一为一致的大小，以便后续能够输入网络训练；需要将数据格式转为Tensor类，等等。这些变换可以很方便地借助torchvision包来完成，这是PyTorch官方用于图像处理的工具库，上面提到的使用内置数据集的方式也要用到。

# 首先设置数据变换
from torchvision import transforms

image_size = 28
data_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),  
     # 这一步取决于后续的数据读取方式，如果使用内置数据集读取方式则不需要
    transforms.Resize(image_size),
    transforms.ToTensor()
])

4-在构建训练和测试数据集完成后，需要定义DataLoader类，以便在训练和测试时加载数据

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, drop_last=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers)

读入后，我们可以做一些数据可视化操作，主要是验证我们读入的数据是否正确

import matplotlib.pyplot as plt
image, label = next(iter(train_loader))
print(image.shape, label.shape)
plt.imshow(image[0][0], cmap="gray")

到这里可以打印输出，查看是否有正确输入。
输出结果如下：
torch.Size([256, 1, 28, 28])
torch.Size([256])

5-模型设计：搭建CNN，放到GPU训练

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            nn.Dropout(0.3),
            nn.Conv2d(32, 64, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2),
            nn.Dropout(0.3)
        )
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(64*4*4, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(-1, 64*4*4)
        x = self.fc(x)
        # x = nn.functional.normalize(x)
        return x

model = Net()
model = model.cuda()
# model = nn.DataParallel(model).cuda() # 多卡训练时的写法，之后的课程中会进一步讲解

6-设定损失函数和优化器：使用torch.nn模块自带的CrossEntropy损失PyTorch会自动把整数型的label转为one-hot型，用于计算CE loss这里需要确保label是从0开始的，同时模型不加softmax层（使用logits计算）,这也说明了PyTorch训练中各个部分不是独立的，需要通盘考虑。使用Adam优化器。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

7-训练和验证：各自封装成函数，方便后续调用。
对于训练：

def train(epoch):
    model.train()
    train_loss = 0
    for data, label in train_loader:
        data, label = data.cuda(), label.cuda()
        optimizer.zero_grad() #梯度变0，不让梯度进行累加
        output = model(data)
        loss = criterion(output, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss/len(train_loader.dataset)
    print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch, train_loss))

对于验证：

def val(epoch):       
    model.eval() #验证
    val_loss = 0
    gt_labels = []
    pred_labels = []
    with torch.no_grad():  # 不进行梯度计算
        for data, label in test_loader:
            data, label = data.cuda(), label.cuda()
            output = model(data)
            preds = torch.argmax(output, 1)
            gt_labels.append(label.cpu().data.numpy())
            pred_labels.append(preds.cpu().data.numpy())
            loss = criterion(output, label)   # 损失不回传
            val_loss += loss.item()*data.size(0)
    val_loss = val_loss/len(test_loader.dataset)
    gt_labels, pred_labels = np.concatenate(gt_labels), np.concatenate(pred_labels)
    acc = np.sum(gt_labels==pred_labels)/len(pred_labels)
    print('Epoch: {} \tValidation Loss: {:.6f}, Accuracy: {:6f}'.format(epoch, val_loss, acc))

for epoch in range(1, epochs+1):
    train(epoch)
    val(epoch)

结果输出：精度达到92%

8-模型保存：训练完成后，可以使用torch.save保存模型参数或者整个模型，也可以在训练过程中保存模型

save_path = "./FahionModel.pkl"
torch.save(model, save_path)

二，基于PyTorch的实战项目2

1，项目实战2

将仿照时装分类，自行寻找一个项目进行训练实践。
文章链接：待填坑！