如何使用Pytorch完成图像分类任务详解

目录

• 概述：
• 一. 数据准备
• 二.定义一个卷积神经网络
• 三.完整代码如下：
• 总结

概述：

本文将通过组织自己的训练数据，使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！本篇文章以识别阳台为例子，进行讲述。

一. 数据准备

深度学习的基础就是数据，完成图像分类，当然数据也必不可少。先使用爬虫爬取阳台图片1200张以及非阳台图片1200张，图片的名字从0.jpg一直编到2400.jpg，把爬取的图片放置在同一个文件夹中命名为image（如下图1所示）。

图1

针对百度图片的爬虫代码也放上，方便大家使用，代码可以爬取任意自定义的图片：

import requests
import os
import urllib

class Spider_baidu_image():
    def __init__(self):
        self.url = 'http://image.baidu.com/search/acjson?'
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.\
            3497.81 Safari/537.36'}
        self.headers_image = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.\
            3497.81 Safari/537.36',
            'Referer': 'http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=&sf=1&fmq=1557124645631_R&pv=&ic=&nc=1&z=&hd=1&latest=0&copyright=0&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&sid=&word=%E8%83%A1%E6%AD%8C'}
        self.keyword = input("请输入搜索图片关键字:")
        self.paginator = int(input("请输入搜索页数，每页30张图片："))

    def get_param(self):
        """
        获取url请求的参数，存入列表并返回
        :return:
        """
        keyword = urllib.parse.quote(self.keyword)
        params = []
        for i in range(1, self.paginator + 1):
            params.append(
                'tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord={}&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=&hd=1&latest=0&copyright=0&word={}&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&cg=star&pn={}&rn=30&gsm=78&1557125391211='.format(
                    keyword, keyword, 30 * i))
        return params

    def get_urls(self, params):
        """
        由url参数返回各个url拼接后的响应，存入列表并返回
        :return:
        """
        urls = []
        for i in params:
            urls.append(self.url + i)
        return urls

    def get_image_url(self, urls):
        image_url = []
        for url in urls:
            json_data = requests.get(url, headers=self.headers).json()
            json_data = json_data.get('data')
            for i in json_data:
                if i:
                    image_url.append(i.get('thumbURL'))
        return image_url

    def get_image(self, image_url):
        """
        根据图片url，在本地目录下新建一个以搜索关键字命名的文件夹，然后将每一个图片存入。
        :param image_url:
        :return:
        """
        cwd = os.getcwd()
        file_name = os.path.join(cwd, self.keyword)
        if not os.path.exists(self.keyword):
            os.mkdir(file_name)
        for index, url in enumerate(image_url, start=1):
            with open(file_name + '\\{}.jpg'.format(index), 'wb') as f:
                f.write(requests.get(url, headers=self.headers_image).content)
            if index != 0 and index % 30 == 0:
                print('{}第{}页下载完成'.format(self.keyword, index / 30))

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        params = self.get_param()
        urls = self.get_urls(params)
        image_url = self.get_image_url(urls)
        self.get_image(image_url)

if __name__ == '__main__':
    spider = Spider_baidu_image()
    spider()

每个图片要加上对应的标签，那么在txt文档当中，选取图片的名称，在其后加上标签。如果是阳台，则标签为1，如果不是阳台，则标签为0。在2400张图片中，分成两个txt文档为训练集和验证集“train.txt”和“val.txt”（如下图2，3所示）

图2

图3

通过观察自己爬取的图片，可以发现阳台各式各样，有的半开放，有的是封闭式的，有的甚至和其他可识别物体花，草混在一起。同时，图片尺寸也不一致，有的是竖放的长方形，有的是横放的长方形，但我们最终需要是合理尺寸的正方形。所以我们使用Resize的库用于给图像进行缩放操作，我这里把图片缩放到84*84的级别。除缩放操作以外还需对数据进行预处理：

torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包

一般用Compose把多个步骤整合到一起：

比如说

transforms.Compose([
transforms.CenterCrop(84),
transforms.ToTensor(),
])

这样就把两个步骤整合到一起

CenterCrop用于从中心裁剪图片，目标是一个长宽都为84的正方形，方便后续的计算。除CenterCrop外补充一个RandomCrop是在一个随机的位置进行裁剪。

ToTenser()这个函数的目的就是读取图片像素并且转化为0-1的数字（进行归一化操作）。

代码如下：

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.Resize(84),
        transforms.CenterCrop(84),
        # 转换成tensor向量
        transforms.ToTensor(),
        # 对图像进行归一化操作
        # [0.485, 0.456, 0.406]，RGB通道的均值与标准差
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(84),
        transforms.CenterCrop(84),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

解决对图像的处理过后，想要开始训练网络模型，首先要解决的就是图像数据的读入，Pytorch使用DataLoader来实现图像数据读入，代码如下：

class my_Data_Set(nn.Module):
    def __init__(self, txt, transform=None, target_transform=None, loader=None):
        super(my_Data_Set, self).__init__()
        # 打开存储图像名与标签的txt文件
        fp = open(txt, 'r')
        images = []
        labels = []
        # 将图像名和图像标签对应存储起来
        for line in fp:
            line.strip('\n')
            line.rstrip()
            information = line.split()
            images.append(information[0])
            labels.append(int(information[1]))
        self.images = images
        self.labels = labels
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.loader = loader

    # 重写这个函数用来进行图像数据的读取
    def __getitem__(self, item):
        # 获取图像名和标签
        imageName = self.images[item]
        label = self.labels[item]
        # 读入图像信息
        image = self.loader(imageName)
        # 处理图像数据
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
        return image, label

    # 重写这个函数，来看数据集中含有多少数据
    def __len__(self):
        return len(self.images)

# 生成Pytorch所需的DataLoader数据输入格式
train_dataset = my_Data_Set('train.txt', transform=data_transforms['train'], loader=Load_Image_Information)
test_dataset = my_Data_Set('val.txt', transform=data_transforms['val'], loader=Load_Image_Information)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=10, shuffle=True)

可验证是否生成了DataLoader格式数据：

# 验证是否生成DataLoader格式数据
for data in train_loader:
    inputs, labels = data
    print(inputs)
    print(labels)
for data in test_loader:
    inputs, labels = data
    print(inputs)
    print(labels)

二.定义一个卷积神经网络

卷积神经网络一种典型的多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积神经网络通过一系列的方法，成功地将大数据量的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。卷积神经网络（CNN）最早由Yann LeCun提出并应用在手写体识别上。

一个典型的CNN网络架构如下图4：

图4

首先导入Python需要的库：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset
import numpy as np
import os
from PIL import Image
import warnings
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings("ignore")

plt.ion()

定义一个卷积神经网络：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 18 * 18, 800)
        self.fc2 = nn.Linear(800, 120)
        self.fc3 = nn.Linear(120, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 18 * 18)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)

        return x

net = Net()

我们首先定义了一个Net类，它封装了所以训练的步骤，包括卷积、池化、激活以及全连接操作。

__init__函数首先定义了所需要的所有函数，这些函数都会在forward中调用。从conv1说起，conv1实际上就是定义一个卷积层，3代表的是输入图像的像素数组的层数，一般来说就是输入的图像的通道数，比如这里使用的图像都是彩色图像，由R、G、B三个通道组成，所以数值为3；6代表的是我们希望进行6次卷积，每一次卷积都能生成不同的特征映射数组，用于提取图像的6种特征。每一个特征映射结果最终都会被堆叠在一起形成一个图像输出，再作为下一步的输入；5就是过滤框架的尺寸，表示我们希望用一个5 *5的矩阵去和图像中相同尺寸的矩阵进行点乘再相加，形成一个值。定义好了卷基层，我们接着定义池化层。池化层所做的事说来简单，其实就是因为大图片生成的像素矩阵实在太大了，我们需要用一个合理的方法在降维的同时又不失去物体特征，所以使用池化的技术，每四个元素合并成一个元素，用这一个元素去代表四个元素的值，所以图像体积会降为原来的四分之一。再往下一行，我们又一次碰见了一个卷基层：conv2,和conv1一样，它的输入也是一个多层像素数组，输出也是一个多层像素数组，不同的是这一次完成的计算量更大了，我们看这里面的参数分别是6，16，5。之所以为6是因为conv1的输出层数为6，所以这里输入的层数就是6；16代表conv2的输出层数，和conv1一样，16代表着这一次卷积操作将会学习图片的16种映射特征，特征越多理论上能学习的效果就越好。conv2使用的过滤框尺寸和conv1一样，所以不再重复。

对于fc1，16很好理解，因为最后一次卷积生成的图像矩阵的高度就是16层，前面我们把训练图像裁剪成一个84 * 84的正方形尺寸，所以图像最早输入就是一个3 * 84 * 84的数组。经过第一次5 *5的卷积之后，我们可以得出卷积的结果是一个6 * 80 * 80的矩阵，这里的80就是因为我们使用了一个5 *5的过滤框，当它从左上角第一个元素开始卷积后，过滤框的中心是从2到78，并不是从0到79，所以结果就是一个80 * 80的图像了。经过一个池化层之后，图像尺寸的宽和高都分别缩小到原来的1/2，所以变成40 * 40。紧接着又进行了一次卷积，和上一次一样，长宽都减掉4，变成36 * 36，然后应用了最后一层的池化，最终尺寸就是18 * 18。所以第一层全连接层的输入数据的尺寸是16 * 18 * 18。三个全连接层所做的事很类似，就是不断训练，最后输出一个二分类数值。

net类的forward函数表示前向计算的整个过程。forward接受一个input，返回一个网络输出值，中间的过程就是一个调用init函数中定义的层的过程。

F.relu是一个激活函数，把所有的非零值转化成零值。此次图像识别的最后关键一步就是真正的循环训练操作。

#训练
cirterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.5)
for epoch in range(50):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)
        optimizer.zero_grad()                        # 优化器清零
        outputs = net(inputs)
        loss = cirterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()                         #优化
        running_loss += loss.item()
        if i % 200 == 199:
            print('[%d %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
            running_loss = 0.0

print('finished training!')

在这里我们进行了50次训练，每次训练都是批量获取train_loader中的训练数据、梯度清零、计算输出值、计算误差、反向传播并修正模型。我们以每200次计算的平均误差作为观察值。

下面进行测试环节：

#测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = net(Variable(images))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum()
print('Accuracy of the network on the 400 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

最后会得到一个识别的准确率。

三.完整代码如下：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import Dataset
import numpy as np
import os
from PIL import Image
import warnings
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings("ignore")

plt.ion()

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.Resize(84),
        transforms.CenterCrop(84),
        # 转换成tensor向量
        transforms.ToTensor(),
        # 对图像进行归一化操作
        # [0.485, 0.456, 0.406]，RGB通道的均值与标准差
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(84),
        transforms.CenterCrop(84),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}
def Load_Image_Information(path):
    # 图像存储路径
    image_Root_Dir= r'C:/Users/wbl/Desktop/pythonProject1/image/'
    # 获取图像的路径
    iamge_Dir = os.path.join(image_Root_Dir, path)
    # 以RGB格式打开图像
    # Pytorch DataLoader就是使用PIL所读取的图像格式
    return Image.open(iamge_Dir).convert('RGB')

class my_Data_Set(nn.Module):
    def __init__(self, txt, transform=None, target_transform=None, loader=None):
        super(my_Data_Set, self).__init__()
        # 打开存储图像名与标签的txt文件
        fp = open(txt, 'r')
        images = []
        labels = []
        # 将图像名和图像标签对应存储起来
        for line in fp:
            line.strip('\n')
            line.rstrip()
            information = line.split()
            images.append(information[0])
            labels.append(int(information[1]))
        self.images = images
        self.labels = labels
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.loader = loader

    # 重写这个函数用来进行图像数据的读取
    def __getitem__(self, item):
        # 获取图像名和标签
        imageName = self.images[item]
        label = self.labels[item]
        # 读入图像信息
        image = self.loader(imageName)
        # 处理图像数据
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
        return image, label

    # 重写这个函数，来看数据集中含有多少数据
    def __len__(self):
        return len(self.images)

# 生成Pytorch所需的DataLoader数据输入格式
train_dataset = my_Data_Set('train.txt', transform=data_transforms['train'], loader=Load_Image_Information)
test_dataset = my_Data_Set('val.txt', transform=data_transforms['val'], loader=Load_Image_Information)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=10, shuffle=True)

'''
# 验证是否生成DataLoader格式数据
for data in train_loader:
    inputs, labels = data
    print(inputs)
    print(labels)
for data in test_loader:
    inputs, labels = data
    print(inputs)
    print(labels)
'''

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 18 * 18, 800)
        self.fc2 = nn.Linear(800, 120)
        self.fc3 = nn.Linear(120, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 18 * 18)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)

        return x

net = Net()

#训练
cirterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.5)
for epoch in range(50):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)
        optimizer.zero_grad()                        # 优化器清零
        outputs = net(inputs)
        loss = cirterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()                         #优化
        running_loss += loss.item()
        if i % 200 == 199:
            print('[%d %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
            running_loss = 0.0

print('finished training!')

#测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = net(Variable(images))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum()
print('Accuracy of the network on the 400 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

总结

到此这篇关于如何使用Pytorch完成图像分类任务的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch图像分类任务内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！