pycharm深度学习入门案例：训练一个图像分类器

1 准备工作

1.1 工具要求

• pycharm
• 安装有pytroch的python38环境
• 其他必要的第三方包

数据

• CIFAR10数据集
  包含‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’等十个类别。
  

2 快速上手

2.1 基本思路

1. 使用torchvision加载和归一化CIFAR10训练集和测试集
2. 定义一个卷积神经网络
3. 定义损失函数
4. 训练网络
5. 测试网络

2.2 开始操作

2.2.1 加载和归一化数据

在pytorch框架中，可以使用torchbision直接加载CIFAR10数据集。

• 加载数据

import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))] ) # 训练集 trainSet = torchvision.datasets.CIFAR10(root='.\\data', train=True, transform=transform, download=True) # 加载器 trainLoader = torch.utils.data.DataLoader(trainSet, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testSet = torchvision.datasets.CIFAR10(root='.\\data', train=True, transform=transform, download=True) testLoader = torch.utils.data.DataLoader(trainSet, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') 

• 展示部分图像标签

 dataiter = iter(trainLoader) # print(trainLoader.dataset) images, labels = dataiter.next() # 展示图像 im_show(torchvision.utils.make_grid(images)) # 显示图像标签 print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) 

2.2.2 构建一个神经网络

import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F 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 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 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 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x 

2.2.3 损失函数

• 直接使用交叉熵作为损失函数，使用带动量的随机梯度下降。

import torch.optim as optim import torch.nn as nn from nnTest.neuralNet import Net

net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 

2.2.4 训练网络

• 训练结果
  选择的图片：
  
  训练过程：
  
  训练结果：
  
  在随机选取的四张图片中，一张预测错误（只训练了2轮）。

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