✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。
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🥭本文内容：Pytorch 基于VGG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 d2lPytorch 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。VGG-16 网络是14年牛津大学计算机视觉组和 Google DeepMind 公司研究员一起研发的深度网络模型。该网络一共有16个训练参数的网络，它的兄弟版本如下图所示，清晰的展示了每一级别的参数量，从11层的网络一直到19层的网络。VGG-16 网络取得了 ILSVRC 2014 比赛分类项目的第2名，定位项目的第1名。VGGNet 网络结构简洁，迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。VGGNet 现在依然经常被用来提取图像特征，该网络训练后的模型参数在其官网上开源了，可以用来在图像分类任务上进行在训练，即：提供了非常好的初始化权重，使用较为广泛。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 d2l2.定义 VGG-16 网络结构
# 定义VGG块
def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):
"""
Args:
num_convs (int): 卷积层的数量
in_channels (int): 输入通道的数量
out_channels (int): 输出通道的数量
"""
layers = []
for _ in range(num_convs):
layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels,
kernel_size=3, padding=1))
layers.append(nn.ReLU())
in_channels = out_channels
layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
return nn.Sequential(*layers)
# 定义VGG网络
def vgg(conv_arch):
"""
Args:
conv_arch (tuple): 每个VGG块里卷积层个数和输出通道数
"""
conv_blks = []
in_channels = 1
# 卷积层部分
for (num_convs, out_channels) in conv_arch:
conv_blks.append(vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels))
in_channels = out_channels
return nn.Sequential(
*conv_blks, nn.Flatten(),
# 全连接层部分
nn.Linear(out_channels * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 10))
# 生成网络
conv_arch = ((2, 16), (2, 32), (3, 64), (3, 128), (3, 128))
net = vgg(conv_arch)
这里由于设备限制，笔者将各层网络的输出通道数将为了原来的
1/4 ，可以满足
Fashion-MNIST 的任务，降低了网络的复杂度。
3.下载并配置数据集和加载器
由于 VGG-16 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/VGG-16_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, 0.05
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/VGG-16_Epoch10_Accuracy92.08%.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=10，准确率Accuracy=92.08%的 VGG-16 模型：
