(一)数据集介绍
在这个比赛中，目标是识别120种狗狗，这个数据集实际上是著名的ImageNet的数据集子集。与 CIFAR-10数据集中的图像不同，
ImageNet数据集中的图像更高更宽，且尺寸不一。
比赛数据集分为训练集和测试集，分别包含RGB（彩色）通道的10222张、10357张JPEG图像。
在训练数据集中，有120种犬类，如拉布拉多、贵宾、腊肠、萨摩耶、哈士奇、吉娃娃和约克夏等。
数据集的下载可以在kaggle官方下载，也可以使用代码进行下载。这个分类问题如果使用pre_train 的话，就相当于开外挂了，不过你也可以去看看结果到底如何。
（二）代码实现
import os
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
#@save
d2l.DATA_HUB['dog_tiny'] = (d2l.DATA_URL + 'kaggle_dog_tiny.zip',
'0cb91d09b814ecdc07b50f31f8dcad3e81d6a86d')
# 如果你使用Kaggle比赛的完整数据集，请将下面的变量更改为False
demo = True
if demo:
data_dir = d2l.download_extract('dog_tiny')
else:
data_dir = os.path.join('..', 'data', 'dog-breed-identification')
def reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio):
labels = d2l.read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'labels.csv'))
d2l.reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio)
d2l.reorg_test(data_dir)
batch_size = 32 if demo else 128
valid_ratio = 0.1
reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio)
transform_train = torchvision.transforms.Compose([
# 随机裁剪图像，所得图像为原始面积的0.08到1之间，高宽比在3/4和4/3之间。
# 然后，缩放图像以创建224x224的新图像
torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.08, 1.0),
ratio=(3.0/4.0, 4.0/3.0)),
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
# 随机更改亮度，对比度和饱和度
torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0.4,
contrast=0.4,
saturation=0.4),
# 添加随机噪声
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
[0.229, 0.224, 0.225])])
transform_test = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.Resize(256),
# 从图像中心裁切224x224大小的图片
torchvision.transforms.CenterCrop(224),
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
[0.229, 0.224, 0.225])])
train_ds, train_valid_ds = [torchvision.datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', folder),
transform=transform_train) for folder in ['train', 'train_valid']]
valid_ds, test_ds = [torchvision.datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', folder),
transform=transform_test) for folder in ['valid', 'test']]
train_iter, train_valid_iter = [torch.utils.data.DataLoader(
dataset, batch_size, shuffle=True, drop_last=True)
for dataset in (train_ds, train_valid_ds)]
valid_iter = torch.utils.data.DataLoader(valid_ds, batch_size, shuffle=False,
drop_last=True)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_size, shuffle=False,
drop_last=False)
[微调预训练模型]
同样，本次比赛的数据集是ImageNet数据集的子集。
因此，我们可以使用 fine_tuning中讨论的方法在完整ImageNet数据集上选择预训练的模型，然后使用该模型提取图像特征，以便将其输入到定制的小规模输出网络中。
深度学习框架的高级API提供了在ImageNet数据集上预训练的各种模型。
在这里，我们选择预训练的ResNet-34模型，我们只需重复使用此模型的输出层（即提取的特征）的输入。
然后，我们可以用一个可以训练的小型自定义输出网络替换原始输出层，例如堆叠两个完全连接的图层。
与 fine_tuning中的实验不同，以下内容不重新训练用于特征提取的预训练模型，这节省了梯度下降的时间和内存空间。
回想一下，我们使用三个RGB通道的均值和标准差来对完整的ImageNet数据集进行图像标准化。
事实上，这也符合ImageNet上预训练模型的标准化操作。
def get_net(devices):
finetune_net = nn.Sequential()
finetune_net.features = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)
# 定义一个新的输出网络，共有120个输出类别
finetune_net.output_new = nn.Sequential(nn.Linear(1000, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 120))
# 将模型参数分配给用于计算的CPU或GPU
finetune_net = finetune_net.to(devices[0])
# 冻结参数
for param in finetune_net.features.parameters():
param.requires_grad = False
return finetune_net
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
def evaluate_loss(data_iter, net, devices):
l_sum, n = 0.0, 0
for features, labels in data_iter:
features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0])
outputs = net(features)
l = loss(outputs, labels)
l_sum += l.sum()
n += labels.numel()
return (l_sum / n).to('cpu')
def train(net, train_iter, valid_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
lr_decay):
# 只训练小型自定义输出网络
net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0])
trainer = torch.optim.SGD((param for param in net.parameters()
if param.requires_grad), lr=lr,
momentum=0.9, weight_decay=wd)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay)
num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer()
legend = ['train loss']
if valid_iter is not None:
legend.append('valid loss')
animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
legend=legend)
for epoch in range(num_epochs):
metric = d2l.Accumulator(2)
for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
timer.start()
features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0])
trainer.zero_grad()
output = net(features)
l = loss(output, labels).sum()
l.backward()
trainer.step()
metric.add(l, labels.shape[0])
timer.stop()
if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
(metric[0] / metric[1], None))
measures = f'train loss {metric[0] / metric[1]:.3f}'
if valid_iter is not None:
valid_loss = evaluate_loss(valid_iter, net, devices)
animator.add(epoch + 1, (None, valid_loss.detach().cpu()))
scheduler.step()
if valid_iter is not None:
measures += f', valid loss {valid_loss:.3f}'
print(measures + f'\n{metric[1] * num_epochs / timer.sum():.1f}'
f' examples/sec on {str(devices)}')
devices, num_epochs, lr, wd = d2l.try_all_gpus(), 10, 1e-4, 1e-4
lr_period, lr_decay, net = 2, 0.9, get_net(devices)
train(net, train_iter, valid_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
lr_decay)
train loss 1.241, valid loss 1.365
net = get_net(devices)
train(net, train_valid_iter, None, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
lr_decay)
preds = []
for data, label in test_iter:
output = torch.nn.functional.softmax(net(data.to(devices[0])), dim=0)
preds.extend(output.cpu().detach().numpy())
ids = sorted(os.listdir(
os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', 'test', 'unknown')))
with open('submission.csv', 'w') as f:
f.write('id,' + ','.join(train_valid_ds.classes) + '\n')
for i, output in zip(ids, preds):
f.write(i.split('.')[0] + ',' + ','.join(
[str(num) for num in output]) + '\n')
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