动手学深度学习V2每日笔记（深度卷积神经网络AlexNet）

本文主要参考沐神的视频教程
https://www.bilibili.com/video/BV1h54y1L7oe/spm_id_from=333.788.recommend_more_video.0&vd_source=c7bfc6ce0ea0cbe43aa288ba2713e56d
文档教程 https://zh-v2.d2l.ai/

本文的主要内容对沐神提供的代码中个人不太理解的内容进行笔记记录，内容不会特别严谨仅供参考。

1.函数目录

2. 深度卷积神经网络AlexNet

• AlexNet赢了2012年lmageNet 竞赛·
• 更深更大的 LeNet·
• 主要改进:
• • 丢弃法
• • ReLu
• • MaxPooling
• 计算机视觉方法论的改变
  

LeNet	操作	输出形状	AlexNet	操作	输出形状
输入层	\	1x28x28	输入层	\	3x224x224
卷积层	kernel=5、padding=2、stride=1、output_channel=6	6x28x28	卷积层	kernel=11、stride=4、output_channel=96	96x54x54
平均池化层	kernel=2、padding=0、stride=2	6x14x14	最大池化层	kernel=3、stride=2	96x26x26
卷积层	kernel=5、padding=0、stride=1、output_channel=16	16x10x10	卷积层	kernel=5、padding=2、output_channel=256	256x26x26
平均池化层	kernel=2、padding=0、stride=2	16x5x5	最大池化层	kernel=3、stride=2	256x12x12
全连接层	480->120	120	卷积层	kernel=3、padding=1、output_channel=384	384x12x12
全连接层	120->84	84	卷积层	kernel=3、padding=1、output_channel=384	384x12x12
全连接层	84->10	10	卷积层	kernel=3、padding=1、output_channel=256	256x12x12
\	\	\	最大池化层	kernel=3、stride=2	256x5x5
\	\	\	全连接层	256x5x5->4096	4096
\	\	\	全连接层	4096->4096	4096
\	\	\	全连接层	4096->1000	1000

从LeNet（左）到AlexNet（右）
更多细节

• 激活函数从sigmoid变成了Relu(减缓梯度消失)
• 隐藏全连接层后加入了丢弃层
• 数据增强

3 代码实现

3.1 模型

import torch
from torch import nnclass Reshape(torch.nn.Module):def forward(self, x):return x.view(-1, 1, 28, 28)net = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),nn.Conv2d(in_channels=96, out_channels=256, kernel_size=5, padding=2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=384, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_channels=384, out_channels=384, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_channels=384, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(256*5*5, 4096), nn.ReLU(),nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(4096,10)
)# X = torch.rand((1,1,224,224), dtype=torch.float32)
# for layer in net:
#     X = layer(X)
#     print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t',X.shape)

3.2 训练

import torch
from torch import nnimport model
import tools
from model import net
from d2l import torch as d2l
import pandas as pd
from tools import *if __name__ == "__main__":batch_size = 128train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size, resize=224)AlexNet = model.nettrain_process = train_ch6(AlexNet,train_iter,test_iter,10,0.01,tools.try_gpu())tools.matplot_acc_loss(train_process)

tools文件

import pandas as pd
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn
import time
import numpy as npclass Timer:  #@save"""记录多次运行时间"""def __init__(self):self.times = []self.start()def start(self):"""启动计时器"""self.tik = time.time()def stop(self):"""停止计时器并将时间记录在列表中"""self.times.append(time.time() - self.tik)return self.times[-1]def avg(self):"""返回平均时间"""return sum(self.times) / len(self.times)def sum(self):"""返回时间总和"""return sum(self.times)def cumsum(self):"""返回累计时间"""return np.array(self.times).cumsum().tolist()argmax = lambda x, *args, **kwargs: x.argmax(*args, **kwargs) #返回最大值的索引下标
astype = lambda x, *args, **kwargs: x.type(*args, **kwargs)  # 转换数据类型
reduce_sum = lambda x, *args, **kwargs: x.sum(*args, **kwargs)  # 求和# 对多个变量累加
class Accumulator:"""For accumulating sums over `n` variables."""def __init__(self, n):"""Defined in :numref:`sec_utils`"""self.data = [0.0] * ndef add(self, *args):self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]def reset(self):self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]# 计算正确预测的数量
def accuracy(y_hat, y):"""Compute the number of correct predictions.Defined in :numref:`sec_utils`"""if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1:y_hat = argmax(y_hat, axis=1)cmp = astype(y_hat, y.dtype) == yreturn float(reduce_sum(astype(cmp, y.dtype)))# 单轮训练
def train_epoch(net, train_iter, loss, trainer):if isinstance(net, nn.Module):net.train()metric_train = Accumulator(3)for X, y in train_iter:y_hat = net(X)l = loss(y_hat, y)if isinstance(trainer, torch.optim.Optimizer):trainer.zero_grad()l.mean().backward()trainer.step()else:l.sum().backward()trainer(X.shape[0])metric_train.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())#返回训练损失和训练精度return metric_train[0]/metric_train[2], metric_train[1]/metric_train[2]# 单轮训练
def train_epoch_gpu(net, train_iter, loss, trainer,device):if isinstance(net, nn.Module):net.train()metric_train = Accumulator(3)for i, (X, y) in enumerate(train_iter):X, y = X.to(device), y.to(device)y_hat = net(X)l = loss(y_hat, y)if isinstance(trainer, torch.optim.Optimizer):trainer.zero_grad()l.backward()trainer.step()else:l.sum().backward()trainer(X.shape[0])metric_train.add(l * X.shape[0], accuracy(y_hat, y), X.shape[0])#返回训练损失和训练精度return metric_train[0]/metric_train[2], metric_train[1]/metric_train[2]# 用于计算验证集上的准确率
def evalution_loss_accuracy(net, data_iter, loss):if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval()meteric = Accumulator(3)with torch.no_grad():for X, y in data_iter:l = loss(net(X), y)meteric.add(float(l.sum())*X.shape[0], accuracy(net(X), y), X.shape[0])return meteric[0]/meteric[2], meteric[1]/meteric[2]# 用于计算验证集上的准确率
def evalution_loss_accuracy_gpu(net, data_iter, loss, device='None'):if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval()if not device:#将net层的第一个元素拿出来看其在那个设备上device = next(iter(net.parameters())).devicemeteric = Accumulator(3)with torch.no_grad():for X, y in data_iter:if isinstance(X, list):X = [x.to(device) for x in X]else:X = X.to(device)  # 赋值给 X，将数据移动到GPU中y = y.to(device)  # 赋值给 y，将数据移动到GPU中l = loss(net(X), y)meteric.add(l * X.shape[0], accuracy(net(X), y), X.shape[0])# meteric.add(float(l.sum()), accuracy(net(X), y), y.numel())  # 转为浮点数return meteric[0]/meteric[2], meteric[1]/meteric[2]def matplot_acc_loss(train_process):# 显示每一次迭代后的训练集和验证集的损失函数和准确率plt.figure(figsize=(12, 4))plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(train_process['epoch'], train_process.train_loss_all, "ro-", label="Train loss")plt.plot(train_process['epoch'], train_process.val_loss_all, "bs-", label="Val loss")plt.legend()plt.xlabel("epoch")plt.ylabel("Loss")plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(train_process['epoch'], train_process.train_acc_all, "ro-", label="Train acc")plt.plot(train_process['epoch'], train_process.val_acc_all, "bs-", label="Val acc")plt.xlabel("epoch")plt.ylabel("acc")plt.legend()plt.show()def gpu(i=0):"""Get a GPU device.Defined in :numref:`sec_use_gpu`"""return torch.device(f'cuda:{i}')def cpu():"""Get the CPU device.Defined in :numref:`sec_use_gpu`"""return torch.device('cpu')
def num_gpus():"""Get the number of available GPUs.Defined in :numref:`sec_use_gpu`"""return torch.cuda.device_count()def try_gpu(i=0):"""Return gpu(i) if exists, otherwise return cpu().Defined in :numref:`sec_use_gpu`"""if num_gpus() >= i + 1:return gpu(i)return cpu()def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device):"""用GPU训练模型(在第六章定义)"""#模型参数初始化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("training on", device)net.to(device)# 定义优化器ptimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)# 定义损失函数loss = nn.CrossEntropyLoss()# 训练集损失函数# 训练集损失列表train_loss_all = []train_acc_all = []# 验证集损失列表val_loss_all = []val_acc_all = []timer = Timer()timer.start()for epoch in range(num_epochs):train_loss, train_acc = train_epoch_gpu(net, train_iter, loss, ptimizer, device)val_loss, val_acc = evalution_loss_accuracy_gpu(net, test_iter, loss, device)train_loss_all.append(train_loss)train_acc_all.append(train_acc)val_loss_all.append(val_loss)val_acc_all.append(val_acc)print("{} train loss:{:.4f} train acc: {:.4f}".format(epoch, train_loss_all[-1], train_acc_all[-1]))print("{} val loss:{:.4f} val acc: {:.4f}".format(epoch, val_loss_all[-1], val_acc_all[-1]))print("训练和验证耗费的时间{:.0f}m{:.0f}s".format(timer.stop() // 60, timer.stop() % 60))train_process = pd.DataFrame(data={"epoch": range(num_epochs),"train_loss_all": train_loss_all,"val_loss_all": val_loss_all,"train_acc_all": train_acc_all,"val_acc_all": val_acc_all, })return train_process

4 QA

问题1:老师，ImageNet数据集是怎么构建的，现在看是不是要成为历史了?
ImageNet数据集仍然还是一个很重要的数据集。在多数卷积神经网络中还是使用该数据集验证模型性能。

问题2:为什么2000年的时候，神经网络被核方法代替?是因为神经网络运算量太大，数据多，硬件跟不上吗?
主要是核方法有很好理论，同时在2000年的时候深度神经网络计算不动。

问题3:nlp领域，cnn也代替了人工特征工程吗?如何看待nlp领域transformer、bert、deepfm这些方法和cv领域cnn方法的区别?
nlp与cnn在设计思路上是没有区别的。

问题4:alexNet让机器自己寻找特征，这些找到的特征都符合人类的逻辑吗?如果不复合的话，要怎么解释?
AlexNet寻找的特征通常是不符合人类的逻辑。其优化的目标是让机器模型可以更好的分类，再此过程中并没有考虑人的因素。因此深度学习神经网络解释性较差。

问题7:从发展视角来看，CNN完爆MLP吗?未来MLP是否有可能由于某些技术成为主流?
CNN就是一个特殊的MLP,MLP可以做更多的结构化设计。Transformer你也可以认为是MLP加一起其他东西的设计。

问题11:我们在一个识别细胞的程序里做了颜色+几何变换的增强后效果反倒比只做几何变化的增强效果差。这个可能是因为什么?
这个现象属于正常现象。数据增强加多变差不是一个很奇怪的事情。

问题13:没太明白为什么leNet不属于深度卷积神经网络?
对于好的研究成果也要学会包装和营销。取一个好的名字很重要。突出自己工作内容的创新。

问题16:作为一个行外汉，感觉现在新的CV领域模型也越来越少，大家都在搞demo。老师如何看待这件事呢?
这是技术发展的必然过程。这是一个好的现象。大家搞demo可以将技术落地，搞出产品。现在去做CNN的设计比较难。

问题17:网络要求输入的size是固定的，实际使用的时候图片不一定是要求的size，如果强行resize成网络要求的size，会不会最后的效果要差?
当图片过大的时候，通常会将短边压缩到要求的宽度然后再冲里面随机扣除符合要求的图片去做训练或者测试。