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PyTorch系列 | 快速入门迁移学习

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图片来源:Pexels,作者:Arthur Ogleznev

 

原题| TRANSFER LEARNING TUTORIAL

 

作者| Sasank Chilamkurthy

 

原文| https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html#transfer-learning-tutorial

 

译者| kbsc13(“算法猿的成长”公众号作者)

 

声明| 翻译是出于交流学习的目的,欢迎转载,但请保留本文出于,请勿用作商业或者非法用途

 

简介

 

本次教程主要介绍如何用深度学习实现迁移学习。更多更详细的迁移学习知识可以查看 cs231n 课程–https://cs231n.github.io/transfer-learning/

 

实际应用中,很少人会从头开始,通过随机初始化来训练一个卷积神经网络,因为拥有足够数量的数据集太少了。通常,大家都会选择一个在比较大的数据集(比如 ImageNet 数据集,1000个类别总共120万张图片)上训练好的预训练模型,然后对卷积神经网络进行初始化,或者用于提取特征。

 

迁移学习的两大主要应用场景:

 

微调网络:采用预训练模型对网络进行初始化,而不是随机初始化,这种做法可以更快收敛,同时也能取得更好的效果。

 

作为一个特征提取器:这种应用会将除了最后的全连接层外的网络层都固定权重参数,然后最后的全连接层会根据数据集类别数量进行修改输出,并随机初始化其权值,然后训练该层。

 

本文的教程,代码中需要导入的模型如下所示:

 

# License: BSD
# Author: Sasank Chilamkurthy
from __future__ import print_function, division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
import numpy as np
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import .pyplot as plt
import time
import os
import copy
plt.ion()   # interactive 

 

加载数据

 

加载数据这部分将采用 torchvision 和  torch.utils.data 两个模块。

 

本次教程的目标是训练一个二分类模型,类别是蚂蚁和蜜蜂,因此数据集中分别包含了 120 张蚂蚁和蜜蜂的训练图片,然后每个类别还包含 75 张图片作为验证集。也就是说这个数据集总管只有 390 张图片,不到一千张图片,是一个非常小的数据集,如果从头训练模型,很难获得很好的泛化能力。因此,本文将对这个数据集采用迁移学习的方法来得到更好的泛化能力。

 

获取本文数据集和代码,可以在公众号后台回复“ pytorch迁移学习 ”获取。

 

加载数据的代码如下所示:

 

# 数据增强方法,训练集会实现随机裁剪和水平翻转,然后进行归一化
# 验证集仅仅是裁剪和归一化,并不会做数据增强
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}
# 数据集所在文件夹
data_dir = 'data/hymenoptera_data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
                                          data_transforms[x])
for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=4)
for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

 

可视化图片

 

首先可视化一些训练图片,以便于更好理解数据增强。代码如下所示:

 

# 图片展示的函数
def imshow(inp, title=None):
"""Imshow for Tensor."""
# 逆转操作,从 tensor 变回 numpy 数组需要转换通道位置
    inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))
    mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
    std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
# 从归一化后变回原始图片
    inp = std * inp + mean
    inp = np.clip(inp, 0, 1)
    plt.imshow(inp)
if title is not None:
        plt.title(title)
    plt.pause(0.001)  # pause a bit so that plots are updated

# 获取一个 batch 的训练数据
inputs, classes = next(iter(dataloaders['train']))
# Make a grid from batch
out = torchvision.utils.make_grid(inputs)
imshow(out, title=[class_names[x] for x in classes])

 

展示的图片如下所示:

训练模型

 

加载数据后,就是开始进行训练模型,这里会介绍以下两个内容:

 

制定学习率的策略

 

保存最佳模型

 

在下面的代码中,参数 scheduler 是采用  torch.optim.lr_scheduler 初始化的 LR 策略对象:

 

# 训练模型的函数
def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
    since = time.time()
    best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
    best_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
        print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
        print('-' * 10)
# 每个 epoch 都分为训练阶段和验证阶段
for phase in ['train', 'val']:
# 注意训练和验证阶段,需要分别对 model 的设置
if phase == 'train':
                scheduler.step()
                model.train()  # Set model to training mode
else:
                model.eval()   # Set model to evaluate mode
            running_loss = 0.0
            running_corrects = 0
# Iterate over data.
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)
# 清空参数的梯度
                optimizer.zero_grad()
# 只有训练阶段才追踪历史
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
                    outputs = model(inputs)
                    _, preds = torch.max(outputs, 1)
                    loss = criterion(outputs, labels)
# 训练阶段才进行反向传播和参数的更新
if phase == 'train':
                        loss.backward()
                        optimizer.step()
# 记录 loss 和 准确率
                running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
            epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
            epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]
            print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(
                phase, epoch_loss, epoch_acc))
# deep copy the model
if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
                best_acc = epoch_acc
                best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
        print()
    time_elapsed = time.time() - since
    print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(
        time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))
    print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc))
# 载入最好的模型参数
    model.load_state_dict(best_model_wts)
return model

 

上述函数实现了模型的训练,在一个 epoch 中分为训练和验证阶段,训练阶段自然需要前向计算加反向传播,并更新网络层的参数,但验证阶段只需要前向计算,然后记录 loss 和验证集上的准确率即可。

 

此外就是需要设置保存模型的条件,这里是当每次验证集的准确率都高于之前最好的准确率时,保存模型。

 

可视化模型的预测结果

 

下面定义了一个可视化模型预测结果的函数,用于展示图片和模型对该图片的预测类别信息:

 

# 可视化模型预测结果,即展示图片和模型对该图片的预测类别信息,默认展示 6 张图片
def visualize_model(model, num_images=6):
    was_training = model.training
    model.eval()
    images_so_far = 0
    fig = plt.figure()
with torch.no_grad():
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloaders['val']):
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            outputs = model(inputs)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)
for j in range(inputs.size()[0]):
                images_so_far += 1
                ax = plt.subplot(num_images//2, 2, images_so_far)
                ax.axis('off')
                ax.set_title('predicted: {}'.format(class_names[preds[j]]))
                imshow(inputs.cpu().data[j])
if images_so_far == num_images:
                    model.train(mode=was_training)
return
        model.train(mode=was_training)

 

微调网络

 

这部分就是本次迁移学习的核心内容,前面都是正常的加载数据、定义训练过程的代码,这里介绍的就是如何进行微调网络,代码如下所示:

 

# 加载 18 网络模型,并且设置加载预训练模型
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
# 修改输出层的输出数量,本次采用的数据集类别为 2
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_ft = model_ft.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 对所有网络层参数进行更新
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 学习率策略,每 7 个 epochs 乘以 0.1
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)

 

这一步因为是设置加载预训练模型,所以运行后会下载预训练的 resnet18 网络模型文件

 

训练和验证

 

接下来开始正式训练网络模型了,代码如下所示,如果采用 cpu,大约需要 15-25 分钟的过程,而如果采用 ,那幺速度就很快了,基本一分钟左右就训练完成了。

 

model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,
                       num_epochs=25)

 

训练结果:

可视化模型预测结果:

 

visualize_model(model_ft)

 

可视化结果如下:

用于特征提取器

 

刚刚是用于微调网络,即将预训练模型用于初始化网络层的参数,接下来介绍迁移学习的第二种用法,作为特征提取器,也就是固定预训练模型部分的网络层的权值参数,这部分的实现代码,如下所示,其中需要将卷积层部分的参数固定,即设置 requires_grad==False ,这样在反向传播过程就不会计算它们的梯度,更多内存可以查看 https://pytorch.org/docs/notes/autograd.html#excluding-subgraphs-from-backward

 

model_conv = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
# 固定卷积层的权重参数
for param in model_conv.parameters():
    param.requires_grad = False
# 新的网络层的参数默认 requires_grad=True
num_ftrs = model_conv.fc.in_features
model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_conv = model_conv.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 只对输出层的参数进行更新
optimizer_conv = optim.SGD(model_conv.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 学习率策略,每 7 个 epochs 乘以 0.1
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_conv, step_size=7, gamma=0.1)

 

再次进行训练:

 

model_conv = train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv,
                         exp_lr_scheduler, num_epochs=25)

 

训练结果:

可视化网络的预测结果

 

visualize_model(model_conv)
plt.ioff()
plt.show()

 

输出结果:

小结

 

本文教程简单介绍了迁移学习的内容,通过训练一个二分类模型,简单介绍迁移学习的两个用法,微调网络和用于固定的特征提取器。

 

本文代码地址:

 

https://github.com/ccc013/DeepLearning_Notes/blob/master/Pytorch/pytorch_transfer_learning_example.ipynb

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