PyTorch-从头开始训练女修道院

简介

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，是神经网络领域中很受欢迎的框架之一。本篇文章将引导程序员从头开始使用PyTorch训练女修道院数据集。

数据集

女修道院数据集包含整个修道院中的184张图片，其中包含两种分类：修女和非修女。我们将使用这个数据集来训练我们的神经网络。

环境

我们需要安装PyTorch，可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

除此之外，我们还需要安装numpy和matplotlib：

pip install numpy matplotlib

实现

加载数据集

首先，我们需要将数据集加载到内存中。我们可以使用torchvision中的ImageFolder方法来加载数据：

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision.transforms import ToTensor

data = ImageFolder('path_to_data', transform=ToTensor())

我们在加载过程中，将每个图像都转换为tensor数据类型，因为PyTorch默认使用tensor对象。

构建模型

我们将使用卷积神经网络分类器来训练我们的数据集。下面是我们的模型定义：

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, 2)

    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

net = Net()

这个模型中有两个卷积层和三个全连接层，具体的结构可以自行调整。

训练网络

我们需要将数据集分成训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的性能。

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler

train_indices = [i for i in range(0, 130)]
test_indices = [i for i in range(130, 184)]

train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
test_sampler = SubsetRandomSampler(test_indices)

train_loader = DataLoader(data, batch_size=32, sampler=train_sampler)
test_loader = DataLoader(data, batch_size=32, sampler=test_sampler)

现在我们可以使用训练集来训练我们的模型。我们将使用交叉熵损失函数和随机梯度下降法(SGD)来训练模型。

import torch.optim as optim

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

EPOCHS = 10

for epoch in range(EPOCHS):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

我们还可以在测试数据集上测试训练好的模型的性能：

correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy on test set: %d %%' % (100 * correct / total))

结论

现在我们已经成功地使用PyTorch从头开始训练女修道院数据集，并获得了比较好的准确率。这个过程可以帮助我们了解PyTorch的基础知识，并学会使用PyTorch来构建深度学习模型。