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CNN 卷积神经网络

作者: UnityTutorial 编辑: UnityTutorial 2017-05-06

学习资料:

要点 ¶

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络还没有特别了解, 我制作的卷积神经网络动画简介能让你花几分钟就了解什么是卷积神经网络. 接着我们就一步一步做一个分析手写数字的 CNN 吧.

下面是一个 CNN 最后一层的学习过程, 我们先可视化看看:

MNIST手写数据 ¶

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torch.utils.data as Data
import torchvision      # 数据库模块
import matplotlib.pyplot as plt

torch.manual_seed(1)    # reproducible

# Hyper Parameters
EPOCH = 1           # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次
BATCH_SIZE = 50
LR = 0.001          # 学习率
DOWNLOAD_MNIST = True  # 如果你已经下载好了mnist数据就写上 Fasle


# Mnist 手写数字
train_data = torchvision.datasets.MNIST(
    root='./mnist/',    # 保存或者提取位置
    train=True,  # this is training data
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),    # 转换 PIL.Image or numpy.ndarray 成
                                                    # torch.FloatTensor (C x H x W), 训练的时候 normalize 成 [0.0, 1.0] 区间
    download=DOWNLOAD_MNIST,          # 没下载就下载, 下载了就不用再下了
)

黑色的地方的值都是0, 白色的地方值大于0.

同样, 我们除了训练数据, 还给一些测试数据, 测试看看它有没有训练好.

test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False)

# 批训练 50samples, 1 channel, 28x28 (50, 1, 28, 28)
train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

# 为了节约时间, 我们测试时只测试前2000个
test_x = Variable(torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1), volatile=True).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.   # shape from (2000, 28, 28) to (2000, 1, 28, 28), value in range(0,1)
test_y = test_data.test_labels[:2000]

CNN模型 ¶

和以前一样, 我们用一个 class 来建立 CNN 模型. 这个 CNN 整体流程是卷积(Conv2d) -> 激励函数(ReLU) -> 池化, 向下采样 (MaxPooling) -> 再来一遍 -> 展平多维的卷积成的特征图 -> 接入全连接层 (Linear) -> 输出

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(  # input shape (1, 28, 28)
            nn.Conv2d(
                in_channels=1,      # input height
                out_channels=16,    # n_filters
                kernel_size=5,      # filter size
                stride=1,           # filter movement/step
                padding=2,      # 如果想要 con2d 出来的图片长宽没有变化, padding=(kernel_size-1)/2 当 stride=1
            ),      # output shape (16, 28, 28)
            nn.ReLU(),    # activation
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),    # 在 2x2 空间里向下采样, output shape (16, 14, 14)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(  # input shape (1, 28, 28)
            nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),  # output shape (32, 14, 14)
            nn.ReLU(),  # activation
            nn.MaxPool2d(2),  # output shape (32, 7, 7)
        )
        self.out = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)   # fully connected layer, output 10 classes

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)   # 展平多维的卷积图成 (batch_size, 32 * 7 * 7)
        output = self.out(x)
        return output

cnn = CNN()
print(cnn)  # net architecture
"""
CNN (
  (conv1): Sequential (
    (0): Conv2d(1, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
    (1): ReLU ()
    (2): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
  )
  (conv2): Sequential (
    (0): Conv2d(16, 32, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
    (1): ReLU ()
    (2): MaxPool2d (size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1))
  )
  (out): Linear (1568 -> 10)
)
"""

训练 ¶

下面我们开始训练, 将 x y 都用 Variable 包起来, 然后放入 cnn 中计算 output, 最后再计算误差. 下面代码省略了计算精确度 accuracy 的部分, 如果想细看 accuracy 代码的同学, 请去往我的 github 看全部代码.

optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=LR)   # optimize all cnn parameters
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()   # the target label is not one-hotted

# training and testing
for epoch in range(EPOCH):
    for step, (x, y) in enumerate(train_loader):   # 分配 batch data, normalize x when iterate train_loader
        b_x = Variable(x)   # batch x
        b_y = Variable(y)   # batch y

        output = cnn(b_x)               # cnn output
        loss = loss_func(output, b_y)   # cross entropy loss
        optimizer.zero_grad()           # clear gradients for this training step
        loss.backward()                 # backpropagation, compute gradients
        optimizer.step()                # apply gradients

"""
...
Epoch:  0 | train loss: 0.0306 | test accuracy: 0.97
Epoch:  0 | train loss: 0.0147 | test accuracy: 0.98
Epoch:  0 | train loss: 0.0427 | test accuracy: 0.98
Epoch:  0 | train loss: 0.0078 | test accuracy: 0.98
"""

最后我们再来取10个数据, 看看预测的值到底对不对:

test_output = cnn(test_x[:10])
pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy().squeeze()
print(pred_y, 'prediction number')
print(test_y[:10].numpy(), 'real number')

"""
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9] prediction number
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9] real number
"""

可视化训练(视频中没有) ¶

这是做完视频后突然想要补充的内容, 因为可视化可以帮助理解, 所以还是有必要提一下. 可视化的代码主要是用 matplotlib 和 sklearn 来完成的, 因为其中我们用到了 T-SNE 的降维手段, 将高维的 CNN 最后一层输出结果可视化, 也就是 CNN forward 代码中的 x = x.view(x.size(0), -1) 这一个结果.

可视化的代码不是重点, 我们就直接展示可视化的结果吧.

所以这也就是在我 github 代码中的每一步的意义啦.

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