【深度学习实验】卷积神经网络（六）：自定义卷积神经网络模型（VGG）实现图片多分类任务

目录

一、实验介绍

二、实验环境

1. 配置虚拟环境

2. 库版本介绍

三、实验内容

0. 导入必要的工具包

1. 构建数据集（CIFAR10Dataset）

a. read_csv_labels（）

b. CIFAR10Dataset

2. 构建模型（FeedForward）

3.整合训练、评估、预测过程（Runner）

4. __main__

预测结果

5. 代码整合

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一、实验介绍

        本实验实现了一个简化版VGG网络，并基于此完成图像分类任务。
       

        VGG网络是深度卷积神经网络中的经典模型之一，由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）提出。它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩（分类任务第二，定位任务第一），被广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。

        VGG网络的主要特点是使用了非常小的卷积核尺寸（通常为3x3）和更深的网络结构。该网络通过多个卷积层和池化层堆叠在一起，逐渐增加网络的深度，从而提取图像的多层次特征表示。VGG网络的基本构建块是由连续的卷积层组成，每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数。在每个卷积块的末尾，都会添加一个最大池化层来减小特征图的尺寸。VGG网络的这种简单而有效的结构使得它易于理解和实现，并且在不同的任务上具有很好的泛化性能。

        VGG网络有几个不同的变体，如VGG11、VGG13、VGG16和VGG19，它们的数字代表网络的层数。这些变体在网络深度和参数数量上有所区别，较深的网络通常具有更强大的表示能力，但也更加复杂。

二、实验环境

    本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：

1. 配置虚拟环境

conda create -n DL python=3.7 

conda activate DL

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda install matplotlib

 conda install scikit-learn

2. 库版本介绍

软件包	本实验版本	目前最新版
matplotlib	3.5.3	3.8.0
numpy	1.21.6	1.26.0
python	3.7.16
scikit-learn	0.22.1	1.3.0
torch	1.8.1+cu102	2.0.1
torchaudio	0.8.1	2.0.2
torchvision	0.9.1+cu102	0.15.2

三、实验内容

ChatGPT：

        卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉和模式识别等领域。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

        卷积神经网络通过多个卷积层、池化层和全连接层组成。

• 卷积层主要用于提取图像的局部特征，通过卷积操作和激活函数的处理，可以学习到图像的特征表示。
• 池化层则用于降低特征图的维度，减少参数数量，同时保留主要的特征信息。
• 全连接层则用于将提取到的特征映射到不同类别的概率上，进行分类或回归任务。

        卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势，它能够自动学习到具有层次结构的特征表示，并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。这些特点使得卷积神经网络成为图像分类、目标检测、语义分割等任务的首选模型。除了图像处理，卷积神经网络也可以应用于其他领域，如自然语言处理和时间序列分析。通过将文本或时间序列数据转换成二维形式，可以利用卷积神经网络进行相关任务的处理。

0. 导入必要的工具包

import torch 
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.io import read_image
import matplotlib.pyplot as plt
import os

1. 构建数据集（CIFAR10Dataset）

a. read_csv_labels（）

        从CSV文件中读取标签信息并返回一个标签字典。

def read_csv_labels(fname):"""读取fname来给标签字典返回一个文件名"""with open(fname, 'r') as f:# 跳过文件头行(列名)lines = f.readlines()[1:]tokens = [l.rstrip().split(',') for l in lines]return dict(((name, label) for name, label in tokens))

•  使用open函数打开指定文件名的CSV文件，并将文件对象赋值给变量f。这里使用'r'参数以只读模式打开文件。

• 使用文件对象的readlines()方法读取文件的所有行，并将结果存储在名为lines的列表中。通过切片操作[1:]，跳过了文件的第一行（列名），将剩余的行存储在lines列表中。

• 列表推导式（list comprehension）：对lines列表中的每一行进行处理。对于每一行，使用rstrip()方法去除行末尾的换行符，并使用split(',')方法将行按逗号分割为多个标记。最终，将所有行的标记组成的子列表存储在tokens列表中。

• 使用字典推导式（dictionary comprehension）将tokens列表中的子列表转换为字典。对于tokens中的每个子列表，将子列表的第一个元素作为键（name），第二个元素作为值（label），最终返回一个包含这些键值对的字典。

b. CIFAR10Dataset

class CIFAR10Dataset(Dataset):def __init__(self, folder_path, fname):self.labels = read_csv_labels(os.path.join(folder_path, fname))self.folder_path = os.path.join(folder_path, 'train')def __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, idx):img = read_image(self.folder_path + '/' + str(idx + 1) + '.png')label = self.labels[str(idx + 1)]return img, torch.tensor(int(label))

• 构造函数：

  • 接受两个参数

    • folder_path表示数据集所在的文件夹路径

    • fname表示包含标签信息的文件名。

  • 调用read_csv_labels函数，传递folder_path和fname作为参数，以读取CSV文件中的标签信息，并将返回的标签字典存储在self.labels变量中。

  • 通过拼接folder_path和字符串'train'来构建数据集的文件夹路径，将结果存储在self.folder_path变量中。

• def __len__(self)

  • 这是CIFAR10Dataset类的方法，用于返回数据集的长度，即样本的数量。

• def __getitem__(self, idx): 这是CIFAR10Dataset类的方法，用于根据给定的索引idx获取数据集中的一个样本。它首先根据索引idx构建图像文件的路径，并调用read_image函数来读取图像数据，将结果存储在img变量中。然后，它通过将索引转换为字符串，并使用该字符串作为键来从self.labels字典中获取相应的标签，将结果存储在label变量中。最后，它返回一个元组，包含图像数据和经过torch.tensor转换的标签。

2. 构建模型（FeedForward）

        参考前文：

【深度学习实验】卷积神经网络（五）：深度卷积神经网络经典模型——VGG网络（卷积层、池化层、全连接层）_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/133350927?spm=1001.2014.3001.5501

#  每个卷积块由Conv2d卷积 + BatchNorm2d(批量标准化处理) + ReLU激活层组成
def conv_layer(chann_in, chann_out, k_size, p_size):layer = nn.Sequential(nn.Conv2d(chann_in, chann_out, kernel_size=k_size, padding=p_size),nn.BatchNorm2d(chann_out),nn.ReLU())return layer# vgg卷积模块是由几个相同的卷积块以及最大池化组成
def vgg_conv_block(in_list, out_list, k_list, p_list, pooling_k, pooling_s):layers = [conv_layer(in_list[i], out_list[i], k_list[i], p_list[i]) for i in range(len(in_list)) ]layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size = pooling_k, stride = pooling_s)]return nn.Sequential(*layers)# vgg全连接层由Linear + BatchNorm1d + ReLU组成
def vgg_fc_layer(size_in, size_out):layer = nn.Sequential(nn.Linear(size_in, size_out),nn.BatchNorm1d(size_out),nn.ReLU())return layer# 为了简化，我们少使用了几层卷积层，方便大家使用
class VGG_S(nn.Module):def __init__ (self, num_classes):super().__init__()self.layer1 = vgg_conv_block([3,64], [64,64], [3,3], [1,1], 2, 2)   self.layer2 = vgg_conv_block([64,128], [128,128], [3,3], [1,1], 2, 2)self.layer3 = vgg_conv_block([128,256,256], [256,256,256], [3,3,3], [1,1,1], 2, 2)# 全连接层self.layer4 = vgg_fc_layer(4096, 1024)# Final layerself.layer5 = nn.Linear(1024, num_classes)def forward(self, x):out = self.layer1(x)out = self.layer2(out)vgg16_features = self.layer3(out)out = vgg16_features.view(out.size(0), -1)out = self.layer4(out)out = self.layer5(out)return out

3.整合训练、评估、预测过程（Runner）

        参考前文：

【深度学习实验】前馈神经网络（九）：整合训练、评估、预测过程（Runner）_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/133219448?spm=1001.2014.3001.5501

        （略有改动：）

class Runner(object):def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric=None):self.model = modelself.optimizer = optimizerself.loss_fn = loss_fn# 用于计算评价指标self.metric = metric# 记录训练过程中的评价指标变化self.dev_scores = []# 记录训练过程中的损失变化self.train_epoch_losses = []self.dev_losses = []# 记录全局最优评价指标self.best_score = 0# 模型训练阶段def train(self, train_loader, dev_loader=None, **kwargs):# 将模型设置为训练模式，此时模型的参数会被更新self.model.train()num_epochs = kwargs.get('num_epochs', 0)log_steps = kwargs.get('log_steps', 100)save_path = kwargs.get('save_path','best_model.pth')eval_steps = kwargs.get('eval_steps', 0)# 运行的step数，不等于epoch数global_step = 0if eval_steps:if dev_loader is None:raise RuntimeError('Error: dev_loader can not be None!')if self.metric is None:raise RuntimeError('Error: Metric can not be None')# 遍历训练的轮数for epoch in range(num_epochs):total_loss = 0# 遍历数据集for step, data in enumerate(train_loader):x, y = datalogits = self.model(x.float())loss = self.loss_fn(logits, y.long())total_loss += lossif step%log_steps == 0:print(f'loss:{loss.item():.5f}')loss.backward()self.optimizer.step()self.optimizer.zero_grad()# 每隔一定轮次进行一次验证，由eval_steps参数控制，可以采用不同的验证判断条件if eval_steps != 0 :if (epoch+1) % eval_steps ==  0:dev_score, dev_loss = self.evaluate(dev_loader, global_step=global_step)print(f'[Evalute] dev score:{dev_score:.5f}, dev loss:{dev_loss:.5f}')if dev_score > self.best_score:self.save_model(f'model_{epoch+1}.pth')print(f'[Evaluate]best accuracy performance has been updated: {self.best_score:.5f}-->{dev_score:.5f}')self.best_score = dev_score# 验证过程结束后，请记住将模型调回训练模式   self.model.train()global_step += 1# 保存当前轮次训练损失的累计值train_loss = (total_loss/len(train_loader)).item()self.train_epoch_losses.append((global_step,train_loss))self.save_model(f'{save_path}.pth')   print('[Train] Train done')# 模型评价阶段def evaluate(self, dev_loader, **kwargs):assert self.metric is not None# 将模型设置为验证模式，此模式下，模型的参数不会更新self.model.eval()global_step = kwargs.get('global_step',-1)total_loss = 0self.metric.reset()for batch_id, data in enumerate(dev_loader):x, y = datalogits = self.model(x.float())loss = self.loss_fn(logits, y.long()).item()total_loss += loss self.metric.update(logits, y)dev_loss = (total_loss/len(dev_loader))self.dev_losses.append((global_step, dev_loss))dev_score = self.metric.accumulate()self.dev_scores.append(dev_score)return dev_score, dev_loss# 模型预测阶段，def predict(self, x, **kwargs):self.model.eval()logits = self.model(x)return logits# 保存模型的参数def save_model(self, save_path):torch.save(self.model.state_dict(), save_path)# 读取模型的参数def load_model(self, model_path):self.model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')))

4. __main__

if __name__ == '__main__':batch_size = 20# 构建训练集train_data = CIFAR10Dataset('cifar10_tiny', 'trainLabels.csv')train_iter = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size)# 构建测试集test_data = CIFAR10Dataset('cifar10_tiny', 'trainLabels.csv')test_iter = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)# 模型训练num_classes = 10# 定义模型model = VGG_S(num_classes)# 定义损失函数loss_fn = F.cross_entropy# 定义优化器optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)runner = Runner(model, optimizer, loss_fn, metric=None)runner.train(train_iter, num_epochs=10, save_path='chapter_5')# 模型预测runner.load_model('chapter_5.pth')x, label = next(iter(test_iter))predict = torch.argmax(runner.predict(x.float()), dim=1)print('predict:', predict)print('  label:', label)

预测结果

predict: tensor([6, 1, 9, 6, 1, 1, 6, 7, 0, 3, 4, 7, 7, 1, 9, 0, 9, 5, 3, 6])label: tensor([6, 9, 9, 4, 1, 1, 2, 7, 8, 3, 4, 7, 7, 2, 9, 9, 9, 3, 2, 6])

5. 代码整合

# 导入必要的工具包
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision.io import read_image
import matplotlib.pyplot as plt
import osdef read_csv_labels(fname):"""读取fname来给标签字典返回一个文件名"""with open(fname, 'r') as f:# 跳过文件头行(列名)lines = f.readlines()[1:]tokens = [l.rstrip().split(',') for l in lines]return dict(((name, label) for name, label in tokens))class CIFAR10Dataset(Dataset):def __init__(self, folder_path, fname):self.labels = read_csv_labels(os.path.join(folder_path, fname))self.folder_path = os.path.join(folder_path, 'train')def __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, idx):img = read_image(self.folder_path + '/' + str(idx + 1) + '.png')label = self.labels[str(idx + 1)]return img, torch.tensor(int(label))#  每个卷积块由Conv2d卷积 + BatchNorm2d(批量标准化处理) + ReLU激活层组成
def conv_layer(chann_in, chann_out, k_size, p_size):layer = nn.Sequential(nn.Conv2d(chann_in, chann_out, kernel_size=k_size, padding=p_size),nn.BatchNorm2d(chann_out),nn.ReLU())return layer# vgg卷积模块是由几个相同的卷积块以及最大池化组成
def vgg_conv_block(in_list, out_list, k_list, p_list, pooling_k, pooling_s):layers = [conv_layer(in_list[i], out_list[i], k_list[i], p_list[i]) for i in range(len(in_list))]layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=pooling_k, stride=pooling_s)]return nn.Sequential(*layers)# vgg全连接层由Linear + BatchNorm1d + ReLU组成
def vgg_fc_layer(size_in, size_out):layer = nn.Sequential(nn.Linear(size_in, size_out),nn.BatchNorm1d(size_out),nn.ReLU())return layer# 为了简化，我们少使用了几层卷积层，方便大家使用
class VGG_S(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super().__init__()self.layer1 = vgg_conv_block([3, 64], [64, 64], [3, 3], [1, 1], 2, 2)self.layer2 = vgg_conv_block([64, 128], [128, 128], [3, 3], [1, 1], 2, 2)self.layer3 = vgg_conv_block([128, 256, 256], [256, 256, 256], [3, 3, 3], [1, 1, 1], 2, 2)# 全连接层self.layer4 = vgg_fc_layer(4096, 1024)# Final layerself.layer5 = nn.Linear(1024, num_classes)def forward(self, x):out = self.layer1(x)out = self.layer2(out)vgg16_features = self.layer3(out)out = vgg16_features.view(out.size(0), -1)out = self.layer4(out)out = self.layer5(out)return outclass Runner(object):def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric=None):self.model = modelself.optimizer = optimizerself.loss_fn = loss_fn# 用于计算评价指标self.metric = metric# 记录训练过程中的评价指标变化self.dev_scores = []# 记录训练过程中的损失变化self.train_epoch_losses = []self.dev_losses = []# 记录全局最优评价指标self.best_score = 0# 模型训练阶段def train(self, train_loader, dev_loader=None, **kwargs):# 将模型设置为训练模式，此时模型的参数会被更新self.model.train()num_epochs = kwargs.get('num_epochs', 0)log_steps = kwargs.get('log_steps', 100)save_path = kwargs.get('save_path', 'best_model.pth')eval_steps = kwargs.get('eval_steps', 0)# 运行的step数，不等于epoch数global_step = 0if eval_steps:if dev_loader is None:raise RuntimeError('Error: dev_loader can not be None!')if self.metric is None:raise RuntimeError('Error: Metric can not be None')# 遍历训练的轮数for epoch in range(num_epochs):total_loss = 0# 遍历数据集for step, data in enumerate(train_loader):x, y = datalogits = self.model(x.float())loss = self.loss_fn(logits, y.long())total_loss += lossif step % log_steps == 0:print(f'loss:{loss.item():.5f}')loss.backward()self.optimizer.step()self.optimizer.zero_grad()# 每隔一定轮次进行一次验证，由eval_steps参数控制，可以采用不同的验证判断条件if eval_steps != 0:if (epoch + 1) % eval_steps == 0:dev_score, dev_loss = self.evaluate(dev_loader, global_step=global_step)print(f'[Evalute] dev score:{dev_score:.5f}, dev loss:{dev_loss:.5f}')if dev_score > self.best_score:self.save_model(f'model_{epoch + 1}.pth')print(f'[Evaluate]best accuracy performance has been updated: {self.best_score:.5f}-->{dev_score:.5f}')self.best_score = dev_score# 验证过程结束后，请记住将模型调回训练模式self.model.train()global_step += 1# 保存当前轮次训练损失的累计值train_loss = (total_loss / len(train_loader)).item()self.train_epoch_losses.append((global_step, train_loss))self.save_model(f'{save_path}.pth')print('[Train] Train done')# 模型评价阶段def evaluate(self, dev_loader, **kwargs):assert self.metric is not None# 将模型设置为验证模式，此模式下，模型的参数不会更新self.model.eval()global_step = kwargs.get('global_step', -1)total_loss = 0self.metric.reset()for batch_id, data in enumerate(dev_loader):x, y = datalogits = self.model(x.float())loss = self.loss_fn(logits, y.long()).item()total_loss += lossself.metric.update(logits, y)dev_loss = (total_loss / len(dev_loader))self.dev_losses.append((global_step, dev_loss))dev_score = self.metric.accumulate()self.dev_scores.append(dev_score)return dev_score, dev_loss# 模型预测阶段，def predict(self, x, **kwargs):self.model.eval()logits = self.model(x)return logits# 保存模型的参数def save_model(self, save_path):torch.save(self.model.state_dict(), save_path)# 读取模型的参数def load_model(self, model_path):self.model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')))if __name__ == '__main__':batch_size = 20# 构建训练集train_data = CIFAR10Dataset('cifar10_tiny', 'trainLabels.csv')train_iter = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size)# 构建测试集test_data = CIFAR10Dataset('cifar10_tiny', 'trainLabels.csv')test_iter = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)# 模型训练num_classes = 10# 定义模型model = VGG_S(num_classes)# 定义损失函数loss_fn = F.cross_entropy# 定义优化器optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)runner = Runner(model, optimizer, loss_fn, metric=None)runner.train(train_iter, num_epochs=10, save_path='chapter_5')# 模型预测runner.load_model('chapter_5.pth')x, label = next(iter(test_iter))predict = torch.argmax(runner.predict(x.float()), dim=1)print('predict:', predict)print('  label:', label)