基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

本文的主要内容是基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类，文中包括 cifar-10 数据集介绍、环境配置、实验代码、运行结果以及遇到的问题这几个部分，本实验采用了基本网络和VGG加深网络模型，其中VGG加深网络模型的识别准确率是要优于基本网络模型的。

一、cifar-10 数据集介绍

cifar-10 数据集由 60000 张分辨率为 32x32 彩色图像组成，共分为 10 类，每类包含 6000 张图像，cifar-10 数据集有 50000 个训练图像和 10000 个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次包含 10000 张图像，测试批次恰好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像，训练批次以随机顺序包含其余图像，但某些训练批处理可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像，在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的 5000 张图像。
下面是数据集中所包含的类以及每个类中的 10 个随机图像。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类
由上图可以看到，cifar-10 数据集包含飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船以及卡车这十类，这些类是完全相互排斥的，汽车和卡车之间也没有重叠，汽车包括轿车、SUV等诸如此类的东西，卡车仅包括大型卡车，但两者都不包括皮卡车。
该数据集可以在网址 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 中进行下载，下载解压后包含以下几个文件。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类

二、环境配置

先安装 Anaconda，用来创建需要的环境，Anaconda 的安装可以参考：Anaconda 的安装及使用。
在安装好的 Anaconda 中安装 python 和 pytorch 以及代码中可能用到的包，可以参考：使用 Anaconda 安装 Pytorch。
在PyCharm中点击File——>Settings 打开如下界面，找到 Project 下的 Project interpreter ，再点击右边的齿轮，选择 Add。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类
在弹出的新界面中选择 Conda Environment，再选择Existing environment，在Interpreter这里找到你在 Anaconda 中 pytorch 环境下的 python 即可，然后点击OK。

可以看到，这里的 Project interpreter 已经发生了变化，点击 OK 即可。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类

上面两幅图中所包含的就是安装好python、pytorch以及本实验所用包后的信息了。

三、实验代码

本实验所用的代码有两个，一个是基于简单网络的，一个是基于VGG加深网络的。

1.简单网络的代码

#  声明：本代码并非自己编写，由他人提供
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import ssl

from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

transform = transforms.Compose(
    [transforms.RandomHorizontalFlip(),
     transforms.RandomGrayscale(),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]
)

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar10', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=100, shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar10', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self,x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x


net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)


def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    for epoch in range(20):
        timestart = time.time()
        running_loss = 0.0
        for i,data in enumerate(trainloader, 0):
            inputs, labels = data
            inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = net(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

            running_loss += loss.item()

            if i % 500 == 499:
                print('[%d ,%5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 500))
                running_loss = 0.0

        print('epoch %d cost %3f sec' % (epoch + 1, time.time()-timestart))

    print('Finished Training')

    dataiter = iter(testloader)
    images, labels = dataiter.__next__()
    imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
    print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

    outputs = net(Variable(images))
    _, predicted = torch.max(outputs.data,1)
    print('Predicted:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

    correct = 0
    total = 0
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(Variable(images))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum()
    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100*correct/total))

    class_correct = list(0. for i in range(10))
    class_total = list(0. for i in range(10))
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(Variable(images))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        c = (predicted == labels).squeeze()
        for i in range(4):
            label = labels[i]
            class_correct[label] += c[i]
            class_total[label] += 1

    for i in range(10):
        print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

2.VGG加深网络的代码

#  声明：本代码并非自己编写，由他人提供
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import time
import os
import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

transform = transforms.Compose(
    [
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.RandomGrayscale(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

transform1 = transforms.Compose(
    [
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar10_vgg', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=100, shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar10_vgg', train=False, download=True, transform=transform1)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=50, shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')


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, 64, 3, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU()

        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU()

        self.conv5 = nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1)
        self.conv6 = nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1)
        self.conv7 = nn.Conv2d(128, 128, 1, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(2, 2, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu3 = nn.ReLU()

        self.conv8 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1)
        self.conv9 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1)
        self.conv10 = nn.Conv2d(256, 256, 1, padding=1)
        self.pool4 = nn.MaxPool2d(2, 2, padding=1)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.relu4 = nn.ReLU()

        self.conv11 = nn.Conv2d(256, 512, 3, padding=1)
        self.conv12 = nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
        self.conv13 = nn.Conv2d(512, 512, 1, padding=1)
        self.pool5 = nn.MaxPool2d(2, 2, padding=1)
        self.bn5 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.relu5 = nn.ReLU()

        self.fc14 = nn.Linear(512 * 4 * 4, 1024)
        self.drop1 = nn.Dropout2d()
        self.fc15 = nn.Linear(1024, 1024)
        self.drop2 = nn.Dropout2d()
        self.fc16 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)

        x = self.conv3(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)

        x = self.conv5(x)
        x = self.conv6(x)
        x = self.conv7(x)
        x = self.pool3(x)
        x = self.bn3(x)
        x = self.relu3(x)

        x = self.conv8(x)
        x = self.conv9(x)
        x = self.conv10(x)
        x = self.pool4(x)
        x = self.bn4(x)
        x = self.relu4(x)

        x = self.conv11(x)
        x = self.conv12(x)
        x = self.conv13(x)
        x = self.pool5(x)
        x = self.bn5(x)
        x = self.relu5(x)
        # print(" x shape ",x.size())
        x = x.view(-1, 512 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc14(x))
        x = self.drop1(x)
        x = F.relu(self.fc15(x))
        x = self.drop2(x)
        x = self.fc16(x)

        return x

    def train_sgd(self, device):

        optimizer = optim.SGD(self.parameters(), lr=0.01)
        path = 'weights.tar'
        initepoch = 0

        if os.path.exists(path) is not True:
            loss = nn.CrossEntropyLoss()


        else:
            checkpoint = torch.load(path)
            self.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
            optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
            initepoch = checkpoint['epoch']
            loss = checkpoint['loss']

        for epoch in range(initepoch, 20):  # loop over the dataset multiple times
            timestart = time.time()

            running_loss = 0.0
            total = 0
            correct = 0
            for i, data in enumerate(trainloader, 0):
                # get the inputs
                inputs, labels = data
                inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

                optimizer.zero_grad()

                outputs = self(inputs)
                l = loss(outputs, labels)
                l.backward()
                optimizer.step()

                running_loss += l.item()

                if i % 500 == 499:
                    print('[%d, %5d] loss: %.4f' %
                          (epoch, i, running_loss / 500))
                    running_loss = 0.0
                    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
                    total += labels.size(0)
                    correct += (predicted == labels).sum().item()
                    print('Accuracy of the network on the %d tran images: %.3f %%' % (total,
                                                                                      100.0 * correct / total))
                    total = 0
                    correct = 0
                    torch.save({'epoch': epoch,
                                'model_state_dict': net.state_dict(),
                                'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                                'loss': loss
                                }, path)

            print('epoch %d cost %3f sec' % (epoch, time.time() - timestart))

        print('Finished Training')

    def test(self, device):
        correct = 0
        total = 0
        with torch.no_grad():
            for data in testloader:
                images, labels = data
                images, labels = images.to(device), labels.to(device)
                outputs = self(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: %.3f %%' % (100.0 * correct / total))

    def classify(self, device):
        class_correct = list(0. for i in range(10))
        class_total = list(0. for i in range(10))
        for data in testloader:
            images, labels = data
            images, labels = images.to(device), labels.to(device)
            outputs = self(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            c = (predicted == labels).squeeze()
            for i in range(4):
                label = labels[i]
                class_correct[label] += c[i]
                class_total[label] += 1

        for i in range(10):
            print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))


if __name__ == '__main__':
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    net = Net()
    net = net.to(device)
    net.train_sgd(device)
    net.test(device)
    net.classify(device)

四、运行结果

基于简单网络的代码运行过程如下。
代码运行后开始在cifar10的官网下载数据集 cifar-10-python.tar.gz 的压缩包。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类
下载成功后接着运行了20个epoch。

20个epoch运行完成后弹出了该图，可以看到画面是比较模糊的。

关闭该图后接着输出了各类识别的准确率。

基于VGG加深网络的代码运行过程如下，整个过程相当耗时。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类
最终输出各类识别的准确率。

绘制图对比一下，基于VGG加深网络的整体识别效果要比简单网络好很多。

五、遇到的问题

original error was: dll load failed: 找不到指定的模块。

这个问题在网上有好多的解决办法，我自己做了好多尝试，最后不知道是具体的哪一步起了作用，就可以运行程序了，总之将我尝试的方法都贴在下面吧，希望能够帮到你！
1、在Anaconda下安装python3.6版本（之前装了3.7和3.8都不太好使，有可能也不是版本的问题）。
2、先安装 matplotlib，再安装 pytorch（本实验用到了 matplotlib，我先安装的这一个）。
3、尝试过卸载 numpy 再重新安装（好多人通过这个方法解决了）。
4、卸载了电脑之前已安装的 python ，删除了其对应的环境变量（可能会与Anaconda下的python互相影响）。
5、配置 Anaconda 下的 python 环境变量。
基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类
上面的环境变量按照自己的安装路径配置。
6、在 PyCharm 下的Settings中把所有可以改变 Project Interpreter 的地方（下图左侧框住的这四个）都改为Anaconda 下的 python路径并保存。

7、看看自己存放 python 模块的文件夹下是否有之前版本 python 的文件，我这里就有一个名为_pycache_的文件夹，删除它。

总结

以上就是cifar-10图像分类的所有内容了，我在搭建环境上花费的时间比运行程序本身的时间都要长，所以在这个过程中遇到问题时要耐心一点，相信你也可以解决问题，让代码成功的跑起来！
参考网址：
Alex Krizhevsky的主页
https://www.kaggle.com/c/cifar-10文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-424099.html

到了这里，关于基于 PyTorch 的 cifar-10 图像分类的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！