pytorch-迁移学习

目录

• [1. 宝可梦数据集训练的问题](#1. 宝可梦数据集训练的问题)
• [2. 迁移学习](#2. 迁移学习)
• [3. 迁移学习实现](#3. 迁移学习实现)
• [4. 完整代码](#4. 完整代码)

1. 宝可梦数据集训练的问题

宝可梦数据总共有1000多张，对于resnet18网络来说数据量是不够的，训练时很容易出现过拟合，那么如何解决这个问题呢？

宝可梦数据集训练传送门

2. 迁移学习

下图以⚪和■二分类为例

第一种模式，下图中第一列图，直接使用4个数据训练，有三种可能，中间一种肯定是最好的。

第二种模式，宝可梦数据集和imagenet中1000多种数据有相似甚至包含其中，那么是否可以利用imagenet的模型来提高宝可梦数据集训练模型的性能呢？答案肯定的，如图中第二列图，使用在已有的相似知识基础上训练，大大提升了中间分割线的可能。

可以说利用已有模型权重，训练特定分类任务的操作就叫迁移学习。

3. 迁移学习实现

见下图，只需替换掉输出层即可。

针对上文的宝可梦数据集模型训练，如何实现迁移学习呢？

步骤：

• 加载标准resnet18网络

from    torchvision.models import resnet18

• 增加预训练标识

trained_model = resnet18(pretrained=True)

• 取resnet前17层，并增加一个线性输出层
  *list(trained_model.children())[:-1]取前17层，并将数据打散
  代码中增加了一个打平操作，将resnet18第17层输出的[b, 512, 1, 1]转换到 [b, 512]

trained_model = resnet18(pretrained=True)
model = nn.Sequential(*list(trained_model.children())[:-1], #[b, 512, 1, 1]
                          Flatten(), # [b, 512, 1, 1] => [b, 512]
                          nn.Linear(512, 5)
                          ).to(device)

经验证准确率从84%提升到94%，因此迁移学习有助于提升小数据集性能的提升和防止过拟合。

4. 完整代码

train_transfer.py

import  torch
from    torch import optim, nn
import  visdom
import  torchvision
from    torch.utils.data import DataLoader

from    pokemon import Pokemon
# from    resnet import ResNet18
from    torchvision.models import resnet18

from    utils import Flatten

batchsz = 32
lr = 1e-3
epochs = 10

device = torch.device('cuda')
torch.manual_seed(1234)


train_db = Pokemon('pokemon', 224, mode='train')
val_db = Pokemon('pokemon', 224, mode='val')
test_db = Pokemon('pokemon', 224, mode='test')
train_loader = DataLoader(train_db, batch_size=batchsz, shuffle=True,
                          num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_db, batch_size=batchsz, num_workers=2)
test_loader = DataLoader(test_db, batch_size=batchsz, num_workers=2)


viz = visdom.Visdom()

def evalute(model, loader):
    model.eval()
    
    correct = 0
    total = len(loader.dataset)

    for x,y in loader:
        x,y = x.to(device), y.to(device)
        with torch.no_grad():
            logits = model(x)
            pred = logits.argmax(dim=1)
        correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item()

    return correct / total

def main():

    # model = ResNet18(5).to(device)
    trained_model = resnet18(pretrained=True)
    model = nn.Sequential(*list(trained_model.children())[:-1], #[b, 512, 1, 1]
                          Flatten(), # [b, 512, 1, 1] => [b, 512]
                          nn.Linear(512, 5)
                          ).to(device)
    # x = torch.randn(2, 3, 224, 224)
    # print(model(x).shape)

    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
    criteon = nn.CrossEntropyLoss()


    best_acc, best_epoch = 0, 0
    global_step = 0
    viz.line([0], [-1], win='loss', opts=dict(title='loss'))
    viz.line([0], [-1], win='val_acc', opts=dict(title='val_acc'))
    for epoch in range(epochs):

        for step, (x,y) in enumerate(train_loader):

            # x: [b, 3, 224, 224], y: [b]
            x, y = x.to(device), y.to(device)

            model.train()
            logits = model(x)
            loss = criteon(logits, y)

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            viz.line([loss.item()], [global_step], win='loss', update='append')
            global_step += 1

        if epoch % 1 == 0:

            val_acc = evalute(model, val_loader)
            if val_acc> best_acc:
                best_epoch = epoch
                best_acc = val_acc

                torch.save(model.state_dict(), 'best.mdl')

                viz.line([val_acc], [global_step], win='val_acc', update='append')


    print('best acc:', best_acc, 'best epoch:', best_epoch)

    model.load_state_dict(torch.load('best.mdl'))
    print('loaded from ckpt!')

    test_acc = evalute(model, test_loader)
    print('test acc:', test_acc)





if __name__ == '__main__':
    main()

utils.py

from    matplotlib import pyplot as plt
import  torch
from    torch import nn

class Flatten(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Flatten, self).__init__()

    def forward(self, x):
        shape = torch.prod(torch.tensor(x.shape[1:])).item()
        return x.view(-1, shape)


def plot_image(img, label, name):

    fig = plt.figure()
    for i in range(6):
        plt.subplot(2, 3, i + 1)
        plt.tight_layout()
        plt.imshow(img[i][0]*0.3081+0.1307, cmap='gray', interpolation='none')
        plt.title("{}: {}".format(name, label[i].item()))
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.show()