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🥭本文内容：Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）
更多内容请见👇
介绍
使用到的库：
- Pytorch
- matplotlib
- d2l
d2l 为斯坦福大学李沐教授打包的一个库，其中包含一些深度学习中常用的函数方法。
安装：
pip install matplotlib
pip install d2l
Pytorch 环境请自行配置。
数据集：
Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。
Fashion-MNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
下载地址：
本文使用 Pytorch 自动下载。
AlexNet 是2012年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 中包含了几个比较新的技术点，也首次在 CNN 中成功应用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等 Trick。同时 AlexNet 也使用了GPU进行运算加速。结构图如下：
1.导入相关库
import torch
from torch import nn
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
from d2l import torch as d2l
2.定义 AlexNet 网络结构
# 定义网络
net = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(96, 128*2, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(128*2, 192*2, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(192*2, 192*2, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(192*2, 128*2, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(6*6*256, 2048*2), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(2048*2, 2048*2), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(2048*2, 10), nn.ReLU(),
)
3.下载并配置数据集和加载器
由于 AlexNet 是为处理 ImageNet 数据集设计的，所以输入图片尺寸应为
224*224，这里我们将28*28的 Fashion-MNIST 图片拉大到224*224。
# 下载并配置数据集
trans = [transforms.ToTensor()]
trans.insert(0, transforms.Resize(224))
trans = transforms.Compose(trans)
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./dataset', train=True,
transform=trans, download=True)
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./dataset', train=False,
transform=trans, download=True)
# 配置数据加载器
batch_size = 64
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset,
batch_size=batch_size, shuffle=True)
4.定义训练函数
训练完成后会保存模型，可以修改模型的保存路径。
def train(net, train_iter, test_iter, epochs, lr, device):
def init_weights(m):
if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
net.apply(init_weights)
print(f'Training on:[{
device}]')
net.to(device)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
loss = nn.CrossEntropyLoss()
timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
for epoch in range(epochs):
# 训练损失之和，训练准确率之和，样本数
metric = d2l.Accumulator(3)
net.train()
for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
timer.start()
optimizer.zero_grad()
X, y = X.to(device), y.to(device)
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y)
l.backward()
optimizer.step()
with torch.no_grad():
metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])
timer.stop()
train_l = metric[0] / metric[2]
train_acc = metric[1] / metric[2]
if (i + 1) % (num_batches // 30) == 0 or i == num_batches - 1:
print(f'Epoch: {
epoch+1}, Step: {
i+1}, Loss: {
train_l:.4f}')
test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
print(
f'Train Accuracy: {
train_acc*100:.2f}%, Test Accuracy: {
test_acc*100:.2f}%')
print(f'{
metric[2] * epochs / timer.sum():.1f} examples/sec '
f'on: [{
str(device)}]')
torch.save(net.state_dict(),
f"./model/AlexNet_Epoch{
epochs}_Accuracy{
test_acc*100:.2f}%.pth")
5.训练模型（或加载模型）
如果环境正确配置了CUDA，则会由GPU进行训练。
加载模型需要根据自身情况修改路径。
epochs, lr = 10, 0.1
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 训练模型
train(net, train_loader, test_loader, epochs, lr, device)
# 加载保存的模型
# net.load_state_dict(torch.load("./model/AlexNet_Epoch20_Accuracy91.38%.pth"))
6.可视化展示
def show_predict():
# 预测结果图像可视化
net.to(device)
loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=1, shuffle=True)
plt.figure(figsize=(12, 8))
name = ['T-shirt', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
for i in range(9):
(images, labels) = next(iter(loader))
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
title = f"Predicted: {
name[int(predicted[0])]}, True: {
name[int(labels[0])]}"
plt.subplot(3, 3, i + 1)
plt.imshow(images.cpu()[0].squeeze())
plt.title(title)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
show_predict()
7.预测图
结果来自训练轮数
epochs=20，准确率Accuracy=91.38%的 AlexNet 模型：
转载：https://blog.csdn.net/qq_63585949/article/details/127697070
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