不涉及太多原理
VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中
Localization Task (定位任务) 第一名 和 Classification Task (分类任务) 第二名。
网络亮点：
1.通过堆叠多个3x3的卷积核来替代大尺度卷积核（减少所需参数）
通过堆叠两个3x3的卷积核替代5x5的卷积核，堆叠三个3x3的卷积核替代7x7的卷积核。
网络结构：
VGG16由三种不同的层组成，分别是卷积层、最大池化层、全连接层。
VGG16的具体执行方式如下：
1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。
2、conv1：进行两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再进行2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。
3、conv2：进行两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112,128)，再进行2X2最大池化，输出net为(56,56,128)。
4、conv3：进行三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(56,56,256)，再进行2X2最大池化，输出net为(28,28,256)。
5、conv4：进行三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为512，输出net为(28,28,512)，再进行2X2最大池化，输出net为(14,14,512)。
6、conv5：进行三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为512，输出net为(14,14,512)，再进行2X2最大池化，输出net为(7,7,512)。
7、对结果进行平铺。
8、进行两次神经元为4096的全连接层。
8、全连接到1000维上，用于进行分类。
代码
Model
#model.py
import torch.nn as nn
import torch
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):
super(VGG, self).__init__()
self.features = features
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(512*7*7, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(4096, num_classes)
)
if init_weights:
self._initialize_weights()
def forward(self, x):
# N x 3 x 224 x 224
x = self.features(x)
# N x 512 x 7 x 7
x = torch.flatten(x, start_dim=1)
# N x 512*7*7
x = self.classifier(x)
return x
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
# nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
# nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
def make_features(cfg: list):
layers = []
in_channels = 3
for v in cfg:
if v == "M":
layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
else:
conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
layers += [conv2d, nn.ReLU(True)]
in_channels = v
return nn.Sequential(*layers)
cfgs = {
'vgg11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
'vgg13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
'vgg16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
'vgg19': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}
def vgg(model_name="vgg16", **kwargs):
try:
cfg = cfgs[model_name]
except:
print("Warning: model number {} not in cfgs dict!".format(model_name))
exit(-1)
model = VGG(make_features(cfg), **kwargs)
return model
train：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-736814.html
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms, datasets
import json
import os
import torch.optim as optim
from model import vgg
import torch
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
data_transform = {
"train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]),
"val": transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])}
data_root = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "../..")) # get data root path
image_path = data_root + "/NET/data_set/flower_data/" # flower data set path
train_dataset = datasets.ImageFolder(root=image_path+"train",
transform=data_transform["train"])
train_num = len(train_dataset)
# {'daisy':0, 'dandelion':1, 'roses':2, 'sunflower':3, 'tulips':4}
flower_list = train_dataset.class_to_idx
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())
# write dict into json file
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)
batch_size = 9
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
batch_size=batch_size, shuffle=True,
num_workers=0)
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=image_path + "val",
transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset,
batch_size=batch_size, shuffle=False,
num_workers=0)
# test_data_iter = iter(validate_loader)
# test_image, test_label = test_data_iter.next()
model_name = "vgg16"
net = vgg(model_name=model_name, num_classes=6, init_weights=True)
net.to(device)
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0001)
best_acc = 0.0
save_path = './{}Net.pth'.format(model_name)
for epoch in range(30):
# train
net.train()
running_loss = 0.0
for step, data in enumerate(train_loader, start=0):
images, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(images.to(device))
loss = loss_function(outputs, labels.to(device))
loss.backward()
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.item()
# print train process
rate = (step + 1) / len(train_loader)
a = "*" * int(rate * 50)
b = "." * int((1 - rate) * 50)
print("\rtrain loss: {:^3.0f}%[{}->{}]{:.3f}".format(int(rate * 100), a, b, loss), end="")
print()
# validate
net.eval()
acc = 0.0 # accumulate accurate number / epoch
with torch.no_grad():
for val_data in validate_loader:
val_images, val_labels = val_data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(val_images.to(device))
predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]
acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item()
val_accurate = acc / val_num
if val_accurate > best_acc:
best_acc = val_accurate
torch.save(net.state_dict(), save_path)
print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' %
(epoch + 1, running_loss / step, val_accurate))
print('Finished Training')
# 以下是上述训练循环的主要步骤，分成几个关键点列出算法流程：
# 关键点 1: 模型和训练参数的初始化
# 1.初始化模型名称 model_name 和类别数 num_classes。
# 2.创建 VGG16 模型，设置模型为 model_name，并选择是否使用预训练权重。
# 3.将模型移动到 GPU（如果可用）。
# 4.定义损失函数为交叉熵损失。
# 5.定义优化器为 Adam，并设置学习率。
# 关键点 2: 训练循环
# 6.初始化变量 best_acc 用于记录最佳验证准确率，以及 save_path 用于保存最佳模型的权重。
# 7.开始循环训练模型，共进行 30 个训练周期。
# 关键点 3: 训练数据加载和迭代
# 8.将模型设置为训练模式，启用 dropout 和批规范化等训练特定的操作。
# 9.初始化变量 running_loss 用于跟踪当前训练周期的总损失。
# 10.使用训练数据加载器 train_loader 迭代训练数据批次。
# 11.对每个批次执行以下步骤：
# 12.将输入数据 images 和标签 labels 移动到 GPU（如果可用）。
# 13.清零优化器的梯度。
# 14.通过模型前向传播计算输出。
# 15.计算损失（交叉熵损失）。
# 16.反向传播梯度，并使用优化器来更新模型的权重。
# 17.跟踪并累加当前批次的损失值。
# 关键点 4: 训练进度显示
# 18.在训练过程中，通过打印信息来显示训练进度，包括当前批次的训练进度和损失。
# 关键点 5: 验证模型
# 19.将模型设置为评估模式，禁用 dropout 和批规范化等训练特定的操作。
# 20.初始化变量 acc 用于累积验证集的准确数目。
# 21.使用验证数据加载器 validate_loader 迭代验证数据批次。
# 22.对每个验证批次执行以下步骤：
# 23.将输入数据 val_images 和标签 val_labels 移动到 GPU（如果可用）。
# 24.清零优化器的梯度。
# 25.通过模型前向传播计算输出。
# 26.预测每个样本的类别。
# 27.计算当前批次中模型正确分类的样本数量并累积到 acc 中。
# 关键点 6: 保存最佳模型
# 28.如果当前验证准确率 val_accurate 高于之前的最佳准确率 best_acc，则更新 best_acc。
# 29.保存模型的权重到文件 save_path，以便在之后使用最佳模型。
# 关键点 7: 输出训练结果
# 30.在每个训练周期结束后，输出当前训练周期的训练损失和验证集准确率。
# 31.继续下一个训练周期，直到完成 30 个周期。
# 关键点 8: 训练结束
# 32.在所有训练周期完成后，输出 "Finished Training" 表示训练已完成。
# 这个算法流程用于训练一个深度学习模型，具体是一个VGG16模型，用于图像分类任务。该流程迭代多个训练周期，通过计算损失和验证集准确率来监视模型的性能，并保存最佳模型的权重。
val文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-736814.html
import torch
from model import vgg
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import json
data_transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# load image
img = Image.open("")
plt.imshow(img)
# [N, C, H, W]
img = data_transform(img)
# expand batch dimension
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
# read class_indict
try:
json_file = open('./class_indices.json', 'r')
class_indict = json.load(json_file)
except Exception as e:
print(e)
exit(-1)
# create model
model = vgg(model_name="vgg16", num_classes=6)
# load model weights
model_weight_path = "./vgg16Net.pth"
model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path))
model.eval()
with torch.no_grad():
# predict class
output = torch.squeeze(model(img))
predict = torch.softmax(output, dim=0)
predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()
print(class_indict[str(predict_cla)],predict[predict_cla].numpy())
plt.show()
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