Python 训练营打卡 Day 41

简单CNN

一、数据预处理

在图像数据预处理环节，为提升数据多样性，可采用数据增强（数据增广）策略。该策略通常不改变单次训练的样本总数，而是通过对现有图像进行多样化变换，使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异，从而有效扩展模型训练的样本空间多样性。

常见的修改策略包括以下几类：

1. 几何变换：如旋转、缩放、平移、剪裁、裁剪、翻转

2. 像素变换：如修改颜色、亮度、对比度、饱和度、色相、高斯模糊（模拟对焦失败）、增加噪声、马赛克

3. 语义增强（暂时不用）：mixup，对图像进行结构性改造、cutout随机遮挡等

此外，在数据极少的场景长，常常用生成模型来扩充数据集，如GAN、VAE等，注意数据增强一般是不改变每个批次的数据量，是对原始数据修改后替换原始数据。其中该数据集事先知道其均值和标准差，如果不知道，需要提前计算下。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 设置中文字体支持
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题# 检查GPU是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")# 1. 数据预处理
# 训练集：使用多种数据增强方法提高模型泛化能力
train_transform = transforms.Compose([# 随机裁剪图像，从原图中随机截取32x32大小的区域transforms.RandomCrop(32, padding=4),# 随机水平翻转图像（概率0.5）transforms.RandomHorizontalFlip(),# 随机颜色抖动：亮度、对比度、饱和度和色调随机变化transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1),# 随机旋转图像（最大角度15度）transforms.RandomRotation(15),# 将PIL图像或numpy数组转换为张量transforms.ToTensor(),# 标准化处理：每个通道的均值和标准差，使数据分布更合理transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])# 测试集：仅进行必要的标准化，保持数据原始特性，标准化不损失数据信息，可还原
test_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])# 2. 加载CIFAR-10数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=train_transform  # 使用增强后的预处理
)test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,transform=test_transform  # 测试集不使用增强
)# 3. 创建数据加载器
batch_size = 64
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

二、CNN模型 

 卷积的本质：通过卷积核在输入通道上的滑动乘积，提取跨通道的空间特征。所以只需要定义几个参数即可

1. 卷积核大小：卷积核的大小，如3x3、5x5、7x7等

2. 输入通道数：输入图片的通道数，如1（单通道图片）、3（RGB图片）、4（RGBA图片）等

3. 输出通道数：卷积核的个数，即输出的通道数。如本模型中通过 32→64→128 逐步增加特征复杂度

4. 步长（stride）：卷积核的滑动步长，默认为1

卷积的典型组合顺序： 卷积 → 批归一化 → 激活 → 池化，这种流程通过堆叠多个卷积块，可以逐步提取从低级到高级的特征，是CNN模型设计的标准范式。

# 4. 定义CNN模型的定义（替代原MLP）
class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN, self).__init__()  # 继承父类初始化# 此处CNN模型设置3个卷积块，可以在计算复杂度和特征提取能力之间取得平衡，1-2层过少难以提取特征，过多层数会导致计算量增加和过拟合# ---------------------- 第一个卷积块 ----------------------# 卷积层1：输入3通道（RGB），输出32个特征图，卷积核3x3，边缘填充1像素self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,       # 输入通道数（图像的RGB通道）out_channels=32,     # 输出通道数（生成32个新特征图）kernel_size=3,       # 卷积核尺寸（3x3像素）padding=1            # 边缘填充1像素，保持输出尺寸与输入相同)# 批量归一化层：对32个输出通道进行归一化，加速训练self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=32)# ReLU激活函数：引入非线性，公式：max(0, x)self.relu1 = nn.ReLU()# 最大池化层：窗口2x2，步长2，特征图尺寸减半（32x32→16x16）self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)  # stride默认等于kernel_size# ---------------------- 第二个卷积块 ----------------------# 卷积层2：输入32通道（来自conv1的输出），输出64通道self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32,      # 输入通道数（前一层的输出通道数）out_channels=64,     # 输出通道数（特征图数量翻倍）kernel_size=3,       # 卷积核尺寸不变padding=1            # 保持尺寸：16x16→16x16（卷积后）→8x8（池化后）)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_features=64)self.relu2 = nn.ReLU()self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)  # 尺寸减半：16x16→8x8# ---------------------- 第三个卷积块 ----------------------# 卷积层3：输入64通道，输出128通道self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64,      # 输入通道数（前一层的输出通道数）out_channels=128,    # 输出通道数（特征图数量再次翻倍）kernel_size=3,padding=1            # 保持尺寸：8x8→8x8（卷积后）→4x4（池化后）)self.bn3 = nn.BatchNorm2d(num_features=128)self.relu3 = nn.ReLU()  # 复用激活函数对象（节省内存）self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)  # 尺寸减半：8x8→4x4# ---------------------- 全连接层（分类器） ----------------------# 计算展平后的特征维度：128通道 × 4x4尺寸 = 128×16=2048维self.fc1 = nn.Linear(in_features=128 * 4 * 4,  # 输入维度（卷积层输出的特征数）out_features=512          # 输出维度（隐藏层神经元数）)# Dropout层：训练时随机丢弃50%神经元，防止过拟合self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)# 输出层：将512维特征映射到10个类别（CIFAR-10的类别数）self.fc2 = nn.Linear(in_features=512, out_features=10)def forward(self, x):# 输入尺寸：[batch_size, 3, 32, 32]（batch_size=批量大小，3=通道数，32x32=图像尺寸）# ---------- 卷积块1处理 ----------x = self.conv1(x)       # 卷积后尺寸：[batch_size, 32, 32, 32]（padding=1保持尺寸）x = self.bn1(x)         # 批量归一化，不改变尺寸x = self.relu1(x)       # 激活函数，不改变尺寸x = self.pool1(x)       # 池化后尺寸：[batch_size, 32, 16, 16]（32→16是因为池化窗口2x2）# ---------- 卷积块2处理 ----------x = self.conv2(x)       # 卷积后尺寸：[batch_size, 64, 16, 16]（padding=1保持尺寸）x = self.bn2(x)x = self.relu2(x)x = self.pool2(x)       # 池化后尺寸：[batch_size, 64, 8, 8]# ---------- 卷积块3处理 ----------x = self.conv3(x)       # 卷积后尺寸：[batch_size, 128, 8, 8]（padding=1保持尺寸）x = self.bn3(x)x = self.relu3(x)x = self.pool3(x)       # 池化后尺寸：[batch_size, 128, 4, 4]# ---------- 展平与全连接层 ----------# 将多维特征图展平为一维向量：[batch_size, 128*4*4] = [batch_size, 2048]x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)  # -1自动计算批量维度，保持批量大小不变x = self.fc1(x)           # 全连接层：2048→512，尺寸变为[batch_size, 512]x = self.relu3(x)         # 激活函数（复用relu3，与卷积块3共用）x = self.dropout(x)       # Dropout随机丢弃神经元，不改变尺寸x = self.fc2(x)           # 全连接层：512→10，尺寸变为[batch_size, 10]（未激活，直接输出logits）return x  # 输出未经过Softmax的logits，适用于交叉熵损失函数# 初始化模型
model = CNN()
model = model.to(device)  # 将模型移至GPU（如果可用）

设置调度器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam优化器# 引入学习率调度器，在训练过程中动态调整学习率--训练初期使用较大的 LR 快速降低损失，训练后期使用较小的 LR 更精细地逼近全局最优解。
# 在每个 epoch 结束后，需要手动调用调度器来更新学习率，可以在训练过程中调用 scheduler.step()
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,        # 指定要控制的优化器（这里是Adam）mode='min',       # 监测的指标是"最小化"（如损失函数）patience=3,       # 如果连续3个epoch指标没有改善，才降低LRfactor=0.5        # 降低LR的比例（新LR = 旧LR × 0.5）
)

三、模型训练与可视化分析

# 5. 训练模型（记录每个 iteration 的损失）
def train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs):model.train()  # 设置为训练模式# 记录每个 iteration 的损失all_iter_losses = []  # 存储所有 batch 的损失iter_indices = []     # 存储 iteration 序号# 记录每个 epoch 的准确率和损失train_acc_history = []test_acc_history = []train_loss_history = []test_loss_history = []for epoch in range(epochs):running_loss = 0.0correct = 0total = 0for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):data, target = data.to(device), target.to(device)  # 移至GPUoptimizer.zero_grad()  # 梯度清零output = model(data)  # 前向传播loss = criterion(output, target)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 更新参数# 记录当前 iteration 的损失iter_loss = loss.item()all_iter_losses.append(iter_loss)iter_indices.append(epoch * len(train_loader) + batch_idx + 1)# 统计准确率和损失running_loss += iter_loss_, predicted = output.max(1)total += target.size(0)correct += predicted.eq(target).sum().item()# 每100个批次打印一次训练信息if (batch_idx + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch: {epoch+1}/{epochs} | Batch: {batch_idx+1}/{len(train_loader)} 'f'| 单Batch损失: {iter_loss:.4f} | 累计平均损失: {running_loss/(batch_idx+1):.4f}')# 计算当前epoch的平均训练损失和准确率epoch_train_loss = running_loss / len(train_loader)epoch_train_acc = 100. * correct / totaltrain_acc_history.append(epoch_train_acc)train_loss_history.append(epoch_train_loss)# 测试阶段model.eval()  # 设置为评估模式test_loss = 0correct_test = 0total_test = 0with torch.no_grad():for data, target in test_loader:data, target = data.to(device), target.to(device)output = model(data)test_loss += criterion(output, target).item()_, predicted = output.max(1)total_test += target.size(0)correct_test += predicted.eq(target).sum().item()epoch_test_loss = test_loss / len(test_loader)epoch_test_acc = 100. * correct_test / total_testtest_acc_history.append(epoch_test_acc)test_loss_history.append(epoch_test_loss)# 更新学习率调度器scheduler.step(epoch_test_loss)print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs} 完成 | 训练准确率: {epoch_train_acc:.2f}% | 测试准确率: {epoch_test_acc:.2f}%')# 绘制所有 iteration 的损失曲线plot_iter_losses(all_iter_losses, iter_indices)# 绘制每个 epoch 的准确率和损失曲线plot_epoch_metrics(train_acc_history, test_acc_history, train_loss_history, test_loss_history)return epoch_test_acc  # 返回最终测试准确率# 6. 绘制每个 iteration 的损失曲线
def plot_iter_losses(losses, indices):plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(indices, losses, 'b-', alpha=0.7, label='Iteration Loss')plt.xlabel('Iteration（Batch序号）')plt.ylabel('损失值')plt.title('每个 Iteration 的训练损失')plt.legend()plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()# 7. 绘制每个 epoch 的准确率和损失曲线
def plot_epoch_metrics(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):epochs = range(1, len(train_acc) + 1)plt.figure(figsize=(12, 4))# 绘制准确率曲线plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs, train_acc, 'b-', label='训练准确率')plt.plot(epochs, test_acc, 'r-', label='测试准确率')plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('准确率 (%)')plt.title('训练和测试准确率')plt.legend()plt.grid(True)# 绘制损失曲线plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(epochs, train_loss, 'b-', label='训练损失')plt.plot(epochs, test_loss, 'r-', label='测试损失')plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('损失值')plt.title('训练和测试损失')plt.legend()plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()# 8. 执行训练和测试
epochs = 20  # 增加训练轮次以获得更好效果
print("开始使用CNN训练模型...")
final_accuracy = train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs)
print(f"训练完成！最终测试准确率: {final_accuracy:.2f}%")# # 保存模型
# torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_cnn_model.pth')
# print("模型已保存为: cifar10_cnn_model.pth")

开始使用CNN训练模型...
Epoch: 1/20 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.9234 | 累计平均损失: 2.0639
Epoch: 1/20 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.9616 | 累计平均损失: 1.9276
Epoch: 1/20 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.4674 | 累计平均损失: 1.8549
Epoch: 1/20 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 1.7708 | 累计平均损失: 1.7986
Epoch: 1/20 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.5072 | 累计平均损失: 1.7542
Epoch: 1/20 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 1.5233 | 累计平均损失: 1.7225
Epoch: 1/20 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 1.2728 | 累计平均损失: 1.6951
Epoch 1/20 完成 | 训练准确率: 38.54% | 测试准确率: 53.96%
Epoch: 2/20 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.1760 | 累计平均损失: 1.4170
Epoch: 2/20 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.3287 | 累计平均损失: 1.3908
Epoch: 2/20 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.3312 | 累计平均损失: 1.3612
Epoch: 2/20 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 1.1314 | 累计平均损失: 1.3382
Epoch: 2/20 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.0158 | 累计平均损失: 1.3187
Epoch: 2/20 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 1.3652 | 累计平均损失: 1.3008
Epoch: 2/20 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 1.1882 | 累计平均损失: 1.2810
Epoch 2/20 完成 | 训练准确率: 54.24% | 测试准确率: 65.16%
Epoch: 3/20 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.1615 | 累计平均损失: 1.1265
Epoch: 3/20 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.1052 | 累计平均损失: 1.1320
Epoch: 3/20 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.1844 | 累计平均损失: 1.1258
Epoch: 3/20 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 1.3146 | 累计平均损失: 1.1180
Epoch: 3/20 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.0206 | 累计平均损失: 1.1072
Epoch: 3/20 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 1.1894 | 累计平均损失: 1.1046
Epoch: 3/20 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.9169 | 累计平均损失: 1.0942
Epoch 3/20 完成 | 训练准确率: 61.24% | 测试准确率: 68.83%
...
Epoch: 20/20 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.5294 | 累计平均损失: 0.6478
Epoch: 20/20 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.5608 | 累计平均损失: 0.6462
Epoch: 20/20 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.5537 | 累计平均损失: 0.6461
Epoch 20/20 完成 | 训练准确率: 77.23% | 测试准确率: 80.23%

最终测试准确率: 80.23%