diff --git a/README.md b/README.md index 83bc44575d2125a9e3dd80aed05b94c51b29a4a2..2ee90042a74091218adc7a8437efc19873c6a145 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,2 +1,57 @@ # CV-practice -这是一个重新对计算机视觉进行复刻实验的仓库 \ No newline at end of file +这是一个重新对计算机视觉进行复刻实验的仓库 + +# python搭建记录 +## 查看当前的使用镜像 +```shell +pip config list +``` +## 设置pip全局镜像源 +```shell +pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple +``` +## pip安装numpy +```shell +pip install numpy +``` +## pip安装torch +```shell +pip install torch +``` +## pip安装opencv-python +```shell +pip install opencv-python +``` +## pip安装torchvision +```shell +pip install torchvision +``` + +# git操作 +## 查看当前与远程关联的仓库 +```shell +git remote -v +``` +## 添加远程仓库 +```shell +git remote add origin git@gitee.com:用户名/仓库.git +``` +## 切换远程仓库 +```shell +git remote set-url origin git@gitee.com:用户名/仓库.git +``` +## 查看当前与远程关联的仓库 +```shell +git remote -v +``` +## 添加远程仓库 +```shell +git remote add origin git@gitee.com:用户名/仓库.git +``` +## 切换远程仓库 +```shell +git remote set-url origin git@gitee.com:用户名/仓库.git +``` + +# 搭建记录 +将mnist.zip中的文件解压到mnist-classification的mnist目录下，应有test、train两个文件夹。 \ No newline at end of file diff --git "a/logistic\345\217\202\350\200\203\347\250\213\345\272\217 .py" "b/logistic/logistic\345\217\202\350\200\203\347\250\213\345\272\217 .py" similarity index 100% rename from "logistic\345\217\202\350\200\203\347\250\213\345\272\217 .py" rename to "logistic/logistic\345\217\202\350\200\203\347\250\213\345\272\217 .py" diff --git a/mnist-classification/mnist/testLabels.txt b/mnist-classification/mnist/testLabels.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a0df76f0efbad0ea6238160ae2c862d3d1de6fb9 --- /dev/null +++ b/mnist-classification/mnist/testLabels.txt @@ -0,0 +1,10000 @@ +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 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+mnist/train/9/7259.jpg +mnist/train/9/7265.jpg +mnist/train/9/7270.jpg +mnist/train/9/7275.jpg +mnist/train/9/728.jpg +mnist/train/9/7311.jpg +mnist/train/9/7313.jpg +mnist/train/9/7336.jpg +mnist/train/9/7366.jpg +mnist/train/9/7382.jpg +mnist/train/9/7408.jpg +mnist/train/9/7417.jpg +mnist/train/9/742.jpg +mnist/train/9/7431.jpg +mnist/train/9/7448.jpg +mnist/train/9/745.jpg +mnist/train/9/7469.jpg +mnist/train/9/7475.jpg +mnist/train/9/7479.jpg +mnist/train/9/7493.jpg +mnist/train/9/7506.jpg +mnist/train/9/7512.jpg +mnist/train/9/7519.jpg +mnist/train/9/7530.jpg +mnist/train/9/7539.jpg +mnist/train/9/7542.jpg +mnist/train/9/7546.jpg +mnist/train/9/756.jpg +mnist/train/9/7603.jpg +mnist/train/9/7621.jpg +mnist/train/9/7624.jpg +mnist/train/9/7628.jpg +mnist/train/9/764.jpg +mnist/train/9/7648.jpg +mnist/train/9/765.jpg +mnist/train/9/7668.jpg +mnist/train/9/7677.jpg +mnist/train/9/7681.jpg +mnist/train/9/7684.jpg +mnist/train/9/7691.jpg +mnist/train/9/7703.jpg +mnist/train/9/7714.jpg +mnist/train/9/7715.jpg +mnist/train/9/7728.jpg +mnist/train/9/773.jpg +mnist/train/9/7734.jpg +mnist/train/9/7743.jpg +mnist/train/9/7756.jpg +mnist/train/9/7757.jpg +mnist/train/9/7758.jpg +mnist/train/9/7774.jpg +mnist/train/9/7775.jpg +mnist/train/9/7792.jpg +mnist/train/9/7799.jpg +mnist/train/9/7806.jpg +mnist/train/9/7812.jpg +mnist/train/9/7813.jpg +mnist/train/9/7823.jpg +mnist/train/9/783.jpg +mnist/train/9/7854.jpg +mnist/train/9/7874.jpg +mnist/train/9/7887.jpg +mnist/train/9/789.jpg +mnist/train/9/7891.jpg +mnist/train/9/7894.jpg +mnist/train/9/7905.jpg +mnist/train/9/7923.jpg +mnist/train/9/7937.jpg +mnist/train/9/794.jpg +mnist/train/9/7941.jpg +mnist/train/9/7947.jpg +mnist/train/9/7948.jpg +mnist/train/9/7950.jpg +mnist/train/9/7953.jpg +mnist/train/9/7976.jpg +mnist/train/9/7978.jpg +mnist/train/9/8006.jpg +mnist/train/9/801.jpg +mnist/train/9/8016.jpg +mnist/train/9/8031.jpg +mnist/train/9/8036.jpg +mnist/train/9/8037.jpg +mnist/train/9/8060.jpg +mnist/train/9/8061.jpg +mnist/train/9/8067.jpg +mnist/train/9/807.jpg +mnist/train/9/8074.jpg +mnist/train/9/8086.jpg +mnist/train/9/81.jpg +mnist/train/9/8112.jpg +mnist/train/9/8128.jpg +mnist/train/9/813.jpg +mnist/train/9/8142.jpg +mnist/train/9/8156.jpg +mnist/train/9/8166.jpg +mnist/train/9/8200.jpg +mnist/train/9/8217.jpg +mnist/train/9/8221.jpg +mnist/train/9/823.jpg +mnist/train/9/8232.jpg +mnist/train/9/8239.jpg +mnist/train/9/8245.jpg +mnist/train/9/827.jpg +mnist/train/9/8272.jpg +mnist/train/9/8277.jpg +mnist/train/9/828.jpg +mnist/train/9/8288.jpg +mnist/train/9/8302.jpg +mnist/train/9/8309.jpg +mnist/train/9/8316.jpg +mnist/train/9/8317.jpg +mnist/train/9/8319.jpg +mnist/train/9/8322.jpg +mnist/train/9/8323.jpg +mnist/train/9/8330.jpg +mnist/train/9/8357.jpg +mnist/train/9/8359.jpg +mnist/train/9/8364.jpg +mnist/train/9/8394.jpg +mnist/train/9/8405.jpg +mnist/train/9/8409.jpg +mnist/train/9/8410.jpg +mnist/train/9/8417.jpg +mnist/train/9/8425.jpg +mnist/train/9/8440.jpg +mnist/train/9/8441.jpg +mnist/train/9/8443.jpg +mnist/train/9/8449.jpg +mnist/train/9/8468.jpg +mnist/train/9/8469.jpg +mnist/train/9/8485.jpg +mnist/train/9/8488.jpg +mnist/train/9/8493.jpg +mnist/train/9/8504.jpg +mnist/train/9/8511.jpg +mnist/train/9/8515.jpg +mnist/train/9/8519.jpg +mnist/train/9/8526.jpg +mnist/train/9/8548.jpg +mnist/train/9/8556.jpg +mnist/train/9/8559.jpg +mnist/train/9/8564.jpg +mnist/train/9/8582.jpg +mnist/train/9/8586.jpg +mnist/train/9/8587.jpg +mnist/train/9/8593.jpg +mnist/train/9/8602.jpg +mnist/train/9/8609.jpg +mnist/train/9/8621.jpg +mnist/train/9/8627.jpg +mnist/train/9/8631.jpg +mnist/train/9/8642.jpg +mnist/train/9/865.jpg +mnist/train/9/8655.jpg +mnist/train/9/8670.jpg +mnist/train/9/8672.jpg +mnist/train/9/8675.jpg +mnist/train/9/8703.jpg +mnist/train/9/8715.jpg +mnist/train/9/8722.jpg +mnist/train/9/8737.jpg +mnist/train/9/8746.jpg +mnist/train/9/8751.jpg +mnist/train/9/8752.jpg +mnist/train/9/8777.jpg +mnist/train/9/88.jpg +mnist/train/9/8803.jpg +mnist/train/9/8838.jpg +mnist/train/9/8848.jpg +mnist/train/9/8852.jpg +mnist/train/9/888.jpg +mnist/train/9/8900.jpg +mnist/train/9/8903.jpg +mnist/train/9/8954.jpg +mnist/train/9/8969.jpg +mnist/train/9/8972.jpg +mnist/train/9/8999.jpg +mnist/train/9/9000.jpg +mnist/train/9/9003.jpg +mnist/train/9/901.jpg +mnist/train/9/903.jpg +mnist/train/9/9042.jpg +mnist/train/9/9052.jpg +mnist/train/9/9062.jpg +mnist/train/9/9067.jpg +mnist/train/9/9071.jpg +mnist/train/9/9082.jpg +mnist/train/9/9115.jpg +mnist/train/9/9119.jpg +mnist/train/9/9120.jpg +mnist/train/9/9123.jpg +mnist/train/9/9128.jpg +mnist/train/9/9129.jpg +mnist/train/9/9130.jpg +mnist/train/9/9133.jpg +mnist/train/9/9151.jpg +mnist/train/9/9168.jpg +mnist/train/9/9177.jpg +mnist/train/9/9192.jpg +mnist/train/9/9226.jpg +mnist/train/9/9230.jpg +mnist/train/9/9239.jpg +mnist/train/9/9248.jpg +mnist/train/9/9266.jpg +mnist/train/9/9276.jpg +mnist/train/9/9291.jpg +mnist/train/9/930.jpg +mnist/train/9/9305.jpg +mnist/train/9/9307.jpg +mnist/train/9/9309.jpg +mnist/train/9/931.jpg +mnist/train/9/9312.jpg +mnist/train/9/933.jpg +mnist/train/9/9347.jpg +mnist/train/9/9348.jpg +mnist/train/9/9358.jpg +mnist/train/9/9373.jpg +mnist/train/9/9391.jpg +mnist/train/9/9395.jpg +mnist/train/9/9408.jpg +mnist/train/9/941.jpg +mnist/train/9/9426.jpg +mnist/train/9/9429.jpg +mnist/train/9/9438.jpg +mnist/train/9/9448.jpg +mnist/train/9/9449.jpg +mnist/train/9/9470.jpg +mnist/train/9/9482.jpg +mnist/train/9/9484.jpg +mnist/train/9/9504.jpg +mnist/train/9/9505.jpg +mnist/train/9/9533.jpg +mnist/train/9/9556.jpg +mnist/train/9/9614.jpg +mnist/train/9/9615.jpg +mnist/train/9/9631.jpg +mnist/train/9/9632.jpg +mnist/train/9/9634.jpg +mnist/train/9/9643.jpg +mnist/train/9/9655.jpg +mnist/train/9/9656.jpg +mnist/train/9/9674.jpg +mnist/train/9/9684.jpg +mnist/train/9/9709.jpg +mnist/train/9/9714.jpg +mnist/train/9/9729.jpg +mnist/train/9/9730.jpg +mnist/train/9/9732.jpg +mnist/train/9/975.jpg +mnist/train/9/9752.jpg +mnist/train/9/9753.jpg +mnist/train/9/9755.jpg +mnist/train/9/9759.jpg +mnist/train/9/9772.jpg +mnist/train/9/9785.jpg +mnist/train/9/9792.jpg +mnist/train/9/981.jpg +mnist/train/9/9811.jpg +mnist/train/9/9818.jpg +mnist/train/9/9826.jpg +mnist/train/9/9828.jpg +mnist/train/9/9836.jpg +mnist/train/9/9839.jpg +mnist/train/9/9847.jpg +mnist/train/9/9871.jpg +mnist/train/9/9877.jpg +mnist/train/9/9890.jpg +mnist/train/9/9894.jpg +mnist/train/9/9897.jpg +mnist/train/9/9934.jpg +mnist/train/9/9939.jpg +mnist/train/9/9942.jpg +mnist/train/9/9950.jpg +mnist/train/9/9951.jpg +mnist/train/9/9969.jpg +mnist/train/9/9970.jpg +mnist/train/9/9999.jpg diff --git a/mnist-classification/models-result/ourNet-best.pth b/mnist-classification/models-result/ourNet-best.pth new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6dd1a48a4fa16e141bf745197aa171bbd8955cd9 Binary files /dev/null and b/mnist-classification/models-result/ourNet-best.pth differ diff --git a/mnist-classification/models-result/ourNet-last.pth b/mnist-classification/models-result/ourNet-last.pth new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..12c97f00567add507a3032c188c9bd9b8808481d Binary files /dev/null and b/mnist-classification/models-result/ourNet-last.pth differ diff --git a/mnist-classification/models/ourNet-best.pth b/mnist-classification/models/ourNet-best.pth new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6dd1a48a4fa16e141bf745197aa171bbd8955cd9 Binary files /dev/null and b/mnist-classification/models/ourNet-best.pth differ diff --git a/mnist-classification/models/ourNet-last.pth b/mnist-classification/models/ourNet-last.pth new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..12c97f00567add507a3032c188c9bd9b8808481d Binary files /dev/null and b/mnist-classification/models/ourNet-last.pth differ diff --git a/mnist-classification/testDemo.py b/mnist-classification/testDemo.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e93e611c1ae948790b44b650b5766649f079df44 --- /dev/null +++ b/mnist-classification/testDemo.py @@ -0,0 +1,108 @@ +# coding=utf-8 +import torch, cv2, random, time, datetime +import numpy as np +from torchvision import transforms +from PIL import Image +import torch.nn.functional as F + + +class cnnNet(torch.nn.Module): + def __init__(self): + super(cnnNet, self).__init__() + ''' + #无padding + #第一层卷积神经网络 + #输入通道定义= 1 ，输出通道维度32 卷积核大小3*3 + self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3,32,3) + #定义第二层卷积神经网络 + #输入通道维度=32 ，输出通道维度=64 ，卷积核大小3*3 + self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32,64,3) + #定义三层全连接层,卷积神经网络中至少有一个全连接层，是将卷积层 + self.fc1 = torch.nn.Linear(64*6*6,128) #第一层的核大小是前一层卷积层的输出核大小64*,256是隐变量大小 + self.fc2 = torch.nn.Linear(128,10) #10 分类 + ''' + + # 带padding + # 第一层卷积神经网络 + # 输入通道定义= 3 ，输出通道维度32 卷积核大小3*3 + self.conv1 = torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=1) + self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(32) + # 定义第二层卷积神经网络 + # 输入通道维度=32 ，输出通道维度=64 ，卷积核大小3*3 + self.conv2 = torch.nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=1) + self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(64) + # 定义三层全连接层,卷积神经网络中至少有一个全连接层，是将卷积层 + self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 8 * 8, 10) # 第一层的核大小是前一层卷积层的输出核大小64*,256是隐变量大小 + # self.fc2 = torch.nn.Linear(128,10) #10 分类 + + def forward(self, x): + # 卷积层 后面加激活层核池化层 + # print(np.shape(x)) + x = self.conv1(x) + bn = self.bn1(x) + x = F.max_pool2d(F.relu(bn), (2, 2)) # 池化层 + # print(np.shape(x)) + x = self.conv2(x) + bn = self.bn2(x) + x = F.max_pool2d(F.relu(bn), (2, 2)) + # print(np.shape(x)) + # 经过卷积层的处理后，张量需要调整，进入前需要调整张量的形状 + x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) # 这里直接写下面方法也可以 + # x = x.view(-1,64 * 6 * 6)) + # 激活层 + + x = self.fc1(x) + # x = F.relu(x) + # x = self.fc2(x) + x = F.softmax(x, dim=1) + return x + + def num_flat_features(self, x): + # 除了第0 维度的batch_size + size = x.size()[1:] + num_features = 1 + for s in size: + num_features *= s + return num_features + + +if __name__ == '__main__': + scaleSize = 32 + numClass = 108 + # device=torch.device("cuda:0") + device = torch.device("cpu") + net = cnnNet() # 初始化网络 + net.to(device) # 将网络推到CPU内存或者GPU显存 + net.eval() # 不更新bn的参数 + + modelPath = './models/ourNet-best.pth' + # 载入模型，修改类别 + # netPre = torch.load(modelPath) + # 设置weights_only=True 来提高安全性 + netPre = torch.load(modelPath, map_location="cpu", weights_only=True) + net.load_state_dict(netPre, strict=False) + + net.to(device) + # net.train() #更新bn的参数 + net.eval() # 不更新bn的参数 + + imgpath = './mnist/test/2/2.jpg' # 举例一张测试图片 + img = cv2.imread(imgpath) + img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) + img = Image.fromarray(img) + + aug = transforms.Compose([ + transforms.ToTensor(), + transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.3081, 0.3081, 0.3081]), # 正规化 + transforms.Resize([scaleSize, scaleSize]) + ]) + + img = aug(img) + imgBatch = torch.randn(1, 3, scaleSize, scaleSize) + imgBatch[0, :, :, :] = img + + inputs = imgBatch.to(device) + outputs = net(inputs) + _, predicted = outputs.max(1) + predicted = np.array(predicted.detach().cpu().numpy()) + print('预测的类别：', predicted[0]) diff --git a/mnist-classification/trainDemo.py b/mnist-classification/trainDemo.py new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f67a58590b2a41251a9cccf708369b3db2e65065 --- /dev/null +++ b/mnist-classification/trainDemo.py @@ -0,0 +1,212 @@ +#coding=utf-8 +import torch,cv2,random,time,datetime +import numpy as np +from queue import Queue +from threading import Thread +from torchvision import transforms +from PIL import Image +import torch.nn.functional as F + +# 图片预处理 +def pre_process_batch(trainlist,randomIndex,trainLabel,batch): + scaleSize = 32 + imgBatch = torch.randn(batch,3,scaleSize,scaleSize) + i = 0 + for imgpath in trainlist[randomIndex]: + img = cv2.imread(imgpath) + img = cv2.resize(img, (scaleSize, scaleSize)) + img = Image.fromarray(img) + aug = transforms.Compose([ + #transforms.RandomRotation(5), # 随机旋转 + #transforms.GaussianBlur(kernel_size=3, sigma=(1.0, 3.0)), # 高斯模糊 + transforms.RandomCrop(scaleSize, padding=4), # 随机裁剪 + transforms.ToTensor(), + transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.3081, 0.3081, 0.3081]), # 正规化 + #transforms.RandomErasing(p=1.0, scale=(0.005, 0.005), ratio=(0.3, 3.3)), # 随机擦除 + ]) + ''' + aug = transforms.Compose([ + transforms.RandomRotation(10), # 随机旋转 + transforms.ColorJitter(brightness=0.2,contrast=0.2, saturation=0.05, hue=0.05), # 亮度变换 + transforms.GaussianBlur(kernel_size=3, sigma=(1.0, 3.0)), # 高斯模糊 + transforms.RandomCrop(scaleSize, padding=4), # 随机裁剪 + transforms.RandomHorizontalFlip(), # 水平翻转 + transforms.ToTensor(), + transforms.Normalize(mean=[0.1307, 0.1307, 0.1307], std=[0.3081, 0.1307, 0.1307]), # 正规化 + transforms.RandomErasing(p=1.0, scale=(0.005, 0.005), ratio=(0.3, 3.3)), # 随机擦除 + ]) + ''' + img = aug(img) + imgBatch[i,:,:,:] = img + i = i+1 + labelBatch =torch.LongTensor(np.array(trainLabel[randomIndex],dtype=int)) + imgAndLabel = dict() + imgAndLabel['images'] = imgBatch + imgAndLabel['label'] = labelBatch + + return imgAndLabel + +def load_images(trainlist,trainLabel,batch,images_queue): + + while True: + randomIndex = random.sample(range(0,len(trainlist)),batch) + imgAndLabel = pre_process_batch(trainlist,randomIndex,trainLabel,batch) + images_queue.put(imgAndLabel) + +def load_test_images(testlist,testLabel,batch,k): + batchIndex = np.arange(0,batch,1)+k*batch + imgAndLabel = pre_process_batch(testlist,batchIndex,testLabel,batch) + return imgAndLabel + +class cnnNet(torch.nn.Module): + def __init__(self): + super(cnnNet,self).__init__() + ''' + #无padding + #第一层卷积神经网络 + #输入通道定义= 1 ，输出通道维度32 卷积核大小3*3 + self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3,32,3) + #定义第二层卷积神经网络 + #输入通道维度=32 ，输出通道维度=64 ，卷积核大小3*3 + self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32,64,3) + #定义三层全连接层,卷积神经网络中至少有一个全连接层，是将卷积层 + self.fc1 = torch.nn.Linear(64*6*6,128) #第一层的核大小是前一层卷积层的输出核大小64*,256是隐变量大小 + self.fc2 = torch.nn.Linear(128,10) #10 分类 + ''' + + #带padding + #第一层卷积神经网络 + #输入通道定义= 3 ，输出通道维度32 卷积核大小3*3 + self.conv1 = torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=1) + self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(32) + #定义第二层卷积神经网络 + #输入通道维度=32 ，输出通道维度=64 ，卷积核大小3*3 + self.conv2 = torch.nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=1) + self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(64) + #定义三层全连接层,卷积神经网络中至少有一个全连接层，是将卷积层 + self.fc1 = torch.nn.Linear(64*8*8,10) #第一层的核大小是前一层卷积层的输出核大小64*,256是隐变量大小 + #self.fc2 = torch.nn.Linear(128,10) #10 分类 + + def forward(self,x): + #卷积层 后面加激活层核池化层 + #print(np.shape(x)) + x = self.conv1(x) + bn = self.bn1(x) + x = F.max_pool2d(F.relu(bn),(2,2))#池化层 + #print(np.shape(x)) + x = self.conv2(x) + bn = self.bn2(x) + x = F.max_pool2d(F.relu(bn),(2,2)) + #print(np.shape(x)) + #经过卷积层的处理后，张量需要调整，进入前需要调整张量的形状 + x = x.view(-1,self.num_flat_features(x)) #这里直接写下面方法也可以 + #x = x.view(-1,64 * 6 * 6)) + # 激活层 + + x = self.fc1(x) + #x = F.relu(x) + #x = self.fc2(x) + x = F.softmax(x,dim=1) + return x + + def num_flat_features(self,x): + #除了第0 维度的batch_size + size = x.size()[1:] + num_features = 1 + for s in size: + num_features *= s + return num_features + +def trainNet(device,num_epoch,batch_epoch,testlist,testLabel,images_queue): + net = cnnNet() #初始化网络 + net.to(device) #将网络推到CPU内存或者GPU显存 + net.train() #更新bn的参数 + #net.eval() #不更新bn的参数 + + loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() #定义loss函数 + + #optimizer = torch.optim.RMSprop(net.parameters(),learningRate) + optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=.9, weight_decay=5e-4) #梯度下降法学习率设置 + scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=200) #梯度下降寻优方案 + loss_list = [] + val_acc_list = [] + lossBest = 100000 + print('Start train!') + for epoch in range(num_epoch): + train_loss = 0 + + for j in range(batch_epoch): + + imgAndLabel = images_queue.get() #从images_queue队列中获取一个批次的图像和标签 + imageBatch = imgAndLabel['images'] #一个批次的图像 + labelBatch = imgAndLabel['label'] #一个批次的标签 + inputs,labels = imageBatch.to(device), labelBatch.to(device) #将批次图像推到设备（CPU内存或者GPU显存） + optimizer.zero_grad() #清空历史梯度 + outputs = net(inputs) #网络的前向传播 + loss = loss_fn(outputs,labels) #利用标签计算loss + train_loss += loss.item() #loss累加 + loss.backward() #反向传播，计算梯度 + optimizer.step() #更新网络权重参数 + + scheduler.step() #学习率测量调整 + print('images_queue size:',images_queue.qsize(),' ',epoch,' epoch ','loss:',train_loss/(j+1)) + + if epoch%2==0: #每训练10批次图像，检验一下在测试集的准确率 + net.eval() #测试过程，关闭BN参数更新模式 + + # 计算验证集精度 + correct = 0 + total = 0 + test_loss = 0 + for j in range(int(len(testlist)/batch)): + imgAndLabel = load_test_images(testlist,testLabel,batch,j) #载入一个批次的测试数据集 + imageBatch = imgAndLabel['images'] #一个批次的图像 + labelBatch = imgAndLabel['label'] #一个批次的标签 + inputs,labels = imageBatch.to(device), labelBatch.to(device) #将批次图像推到设备（CPU内存或者GPU显存） + outputs = net(inputs) #网络的前向传播 + _, predicted = outputs.max(1) #选择输出结果最大的一类 + total += labelBatch.size(0) #累计测试的图片数量 + correct += predicted.eq(labels).sum().item() #累计测试正确率的数量 + + loss = loss_fn(outputs,labels) #利用标签计算测试的loss + test_loss += loss.item() #测试loss累加 + + acc = 100.*correct/total #计算测试的正确率 + val_acc_list.append(acc) #将测试保存到一个变量中 + loss_list.append(test_loss/(j+1)) #将测试loss保存到一个变量中 + + print(epoch,'-epoch loss:',test_loss/(j+1),' Test acc:',acc) #打印测试数据集的结果 + + if test_loss/(j+1)