【深度学习实验】卷积神经网络（八）：使用深度残差神经网络ResNet完成图片多分类任务

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__

5. 代码整合

---

一、实验介绍

        本实验实现了实现深度残差神经网络ResNet，并基于此完成图像分类任务。

        残差网络（ResNet）是一种深度神经网络架构，用于解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过引入残差连接（residual connection）来构建网络层与层之间的跳跃连接，使得网络可以更好地优化深层结构。

        残差网络的一个重要应用是在图像识别任务中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中。通过使用残差模块，可以构建非常深的网络，例如ResNet，其在ILSVRC 2015图像分类挑战赛中取得了非常出色的成绩。

        在ResNet中，每个残差块由一个或多个卷积层组成，其中包含了跳跃连接。跳跃连接将输入直接添加到残差块的输出中，从而使得网络可以学习残差函数，即残差块只需学习将输入的变化部分映射到输出，而不需要学习完整的映射关系。这种设计有助于减轻梯度消失问题，使得网络可以更深地进行训练。

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

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

1. 构建数据集（CIFAR10Dataset）

        CIFAR10数据集共有60000个样本，每个样本都是一张32*32像素的RGB图像（彩色图像），每个RGB图像又必定分为3个通道（R通道、G通道、B通道）。CIFAR10中有10类物体，标签值分别按照0~9来区分,他们分别是飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、青蛙（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。为减小运行时间，本实验选取其中1000张作为训练集。

数据集链接：

CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets (toronto.edu)http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

 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（七）：实现深度残差神经网络ResNet-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/133705834

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

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 = ResNet(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)

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#  残差连接, 输入和输出的维度有时是相同的, 有时是不同的, 所以需要 use_1x1conv来判断是否需要
class Residual(nn.Module):def __init__(self, input_channels, num_channels, use_1x1conv=False, strides=1):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=strides)self.conv2 = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)if use_1x1conv:self.conv3 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=1, stride=strides)else:self.conv3 = None# 批量归一化层，将会在第7章讲到self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_channels)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_channels)def forward(self, X):Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))Y = self.bn2(self.conv2(Y))if self.conv3:X = self.conv3(X)Y += Xreturn F.relu(Y)# 残差网络是由几个不同的残差块组成的
def resnet_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_block=False):blk = []for i in range(num_residuals):if i == 0 and not first_block:blk.append(Residual(input_channels, num_channels,use_1x1conv=True, strides=2))else:blk.append(Residual(num_channels, num_channels))return blkclass ResNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super().__init__()self.b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))self.b2 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 64, 2, first_block=True))self.b3 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 128, 2))self.b4 = nn.Sequential(*resnet_block(128, 256, 2))self.b5 = nn.Sequential(*resnet_block(256, 512, 2))self.head = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), nn.Flatten(), nn.Linear(512, num_classes))def forward(self, x):net = nn.Sequential(self.b1, self.b2, self.b3, self.b4, self.b5, self.head)return net(x)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))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 += 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 = ResNet(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=15, 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)