【pytorch李沐动手学深度学习

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 一、图像增广
• 二、微调

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一、图像增广

在输入图像img上多次运行图像增广方法aug并显示所有结果

def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

翻转

apply(img, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip())#水平翻转
apply(img, torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())#上下翻转

裁剪

shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))#随机裁剪一个面积为原始面积10%到100%的区域，该区域的宽高比从0.5到2之间随机取值。 然后，区域的宽度和高度都被缩放到200像素。
apply(img, shape_aug)

改变颜色

apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0, saturation=0, hue=0))#更改亮度在1-0.5到1+0.5之间
apply(img, torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0.5))#更改色调
color_aug = torchvision.transforms.ColorJitter(
    brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5)#同时随机更改图像的亮度（brightness）、对比度（contrast）、饱和度（saturation）和色调（hue）
apply(img, color_aug)

结合多种图像增广方法（Compose）

augs = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), color_aug, shape_aug])
apply(img, augs)

如果要训练的时候，需要使用ToTensor实例将一批图像转换为深度学习框架所要求的格式，即形状为（批量大小，通道数，高度，宽度）的32位浮点数，取值范围为0到1。
例：

train_augs = torchvision.transforms.Compose([
     torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
     torchvision.transforms.ToTensor()])

多gpu训练

d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,devices=d2l.try_all_gpus())

二、微调

不从头训练模型，用预训练模型，之后只训练后面几层。

加载预训练模型

pretrained_net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
pretrained_net.fc#看全连接层输出层数，从而改变分类数目

finetune_net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
finetune_net.fc = nn.Linear(finetune_net.fc.in_features, 2)#输出层为2类
nn.init.xavier_uniform_(finetune_net.fc.weight);

训练

# 如果param_group=True，输出层中的模型参数将使用十倍的学习率
def train_fine_tuning(net, learning_rate, batch_size=128, num_epochs=5,
                      param_group=True):
    train_iter = torch.utils.data.DataLoader(torchvision.datasets.ImageFolder(
        os.path.join(data_dir, 'train'), transform=train_augs),
        batch_size=batch_size, shuffle=True)
    test_iter = torch.utils.data.DataLoader(torchvision.datasets.ImageFolder(
        os.path.join(data_dir, 'test'), transform=test_augs),
        batch_size=batch_size)
    devices = d2l.try_all_gpus()
    loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
    if param_group:
        params_1x = [param for name, param in net.named_parameters()
             if name not in ["fc.weight", "fc.bias"]]
        trainer = torch.optim.SGD([{'params': params_1x},
                                   {'params': net.fc.parameters(),
                                    'lr': learning_rate * 10}],
                                lr=learning_rate, weight_decay=0.001)
    else:
        trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate,
                                  weight_decay=0.001)
    d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs,
                   devices)

微调学习率选的小，但是从头训练选大学习率