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图像分类

我们在 13.1节中对CIFAR‐10数据集做了一个实验。CIFAR‐10是计算机视觉领域中的一个重要的数据
集。本节将运用我们在前几节中学到的知识来参加CIFAR‐10图像分类问题的Kaggle竞赛，比赛的网址
是https://www.kaggle.com/c/cifar‐10。

图13.13.1显示了竞赛网站页面上的信息。为了能提交结果，首先需要注册一个Kaggle账户。

首先，导入竞赛所需的包和模块。

import collections
import math
import os
import shutil
import pandas as pd
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

获取并组织数据集

比赛数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含50000张、测试集包含300000张图像。在测试集中，10000张
图像将被用于评估，而剩下的290000张图像将不会被进行评估，包含它们只是为了防止手动标记测试集并提交标记结果。两个数据集中的图像都是png格式，高度和宽度均为32像素并有三个颜色通道（RGB）。这些图片共涵盖10个类别：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。图13.13.1的左上角显示了数据集中飞机、汽车和鸟类的一些图像。

下载数据集

登录Kaggle后，我们可以点击图13.13.1中显示的CIFAR‐10图像分类竞赛网页上的“Data”选项卡，然后单击
“DownloadAll”按钮下载数据集。在…/data中解压下载的文件并在其中解压缩train.7z和test.7z后，在以下路径中可以找到整个数据集：
• …/data/cifar-10/train/[1-50000].png
• …/data/cifar-10/test/[1-300000].png
• …/data/cifar-10/trainLabels.csv
• …/data/cifar-10/sampleSubmission.csv
train和test文件夹分别包含训练和测试图像，trainLabels.csv含有训练图像的标签，sample_submission.csv是提交文件的范例。

为了便于入门，我们提供包含前1000个训练图像和5个随机测试图像的数据集的小规模样本。要使用Kaggle竞
赛的完整数据集，需要将以下demo变量设置为False。

如果你需要下载数据集：

#@save
d2l.DATA_HUB['cifar10_tiny'] = (d2l.DATA_URL + 'kaggle_cifar10_tiny.zip',
                                '2068874e4b9a9f0fb07ebe0ad2b29754449ccacd')

# 如果使用完整的Kaggle竞赛的数据集，设置demo为False
demo = False

if demo:
    data_dir = d2l.download_extract('cifar10_tiny')
else:
    data_dir = '../data/cifar-10/'    

如果你此时有数据集：

demo = False
local_data_path = r'..\kaggle_cifar10_tiny'
data_dir = local_data_path

整理数据集

我们需要整理数据集来训练和测试模型。首先，我们用以下函数读取CSV文件中的标签，它返回一个字典，该
字典将文件名中不带扩展名的部分映射到其标签。

def read_csv_labels(fname):
    """读取fname来给标签字典返回一个文件名"""
    with open(fname, 'r') as f:
        # 跳过文件头行(列名)
        lines = f.readlines()[1:]
    tokens = [l.rstrip().split(',') for l in lines]
    return dict(((name, label) for name, label in tokens))

labels = read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'trainLabels.csv'))
print('# 训练样本 :', len(labels))
print('# 类别 :', len(set(labels.values())))

接下来，我们定义reorg_train_valid函数来将验证集从原始的训练集中拆分出来。此函数中的参数valid_ratio是验证集中的样本数与原始训练集中的样本数之比。更具体地说，令n等于样本最少的类别中的图像数量，而r是比率。验证集将为每个类别拆分出max(⌊nr⌋,1)张图像。让我们以valid_ratio=0.1为例，由于原始的训练集有50000张图像，因此train_valid_test/train路径中将有45000张图像用于训练，而剩下5000张图像将作为路径train_valid_test/valid中的验证集。组织数据集后，同类别的图像将被放置在同一文件夹下。

#@save
def copyfile(filename, target_dir):
    """将文件复制到目标目录"""
    os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
    shutil.copy(filename, target_dir)

#@save
def reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio):
    """将验证集从原始的训练集中拆分出来"""
    # 训练数据集中样本最少的类别中的样本数
    n = collections.Counter(labels.values()).most_common()[-1][1]
    # 验证集中每个类别的样本数
    n_valid_per_label = max(1, math.floor(n * valid_ratio))
    label_count = {}
    for train_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'train')):
        label = labels[train_file.split('.')[0]]
        fname = os.path.join(data_dir, 'train', train_file)
        copyfile(fname, os.path.join(data_dir, 'train_valid_test',
                                     'train_valid', label))
        if label not in label_count or label_count[label] < n_valid_per_label:
            copyfile(fname, os.path.join(data_dir, 'train_valid_test',
                                         'valid', label))
            label_count[label] = label_count.get(label, 0) + 1
        else:
            copyfile(fname, os.path.join(data_dir, 'train_valid_test',
                                         'train', label))
    return n_valid_per_label

下面的reorg_test函数用来在预测期间整理测试集，以方便读取。

#@save
def reorg_test(data_dir):
    """在预测期间整理测试集，以方便读取"""
    for test_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'test')):
        copyfile(os.path.join(data_dir, 'test', test_file),
                 os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', 'test',
                              'unknown'))

最后，我们使用一个函数来调用前面定义的函数read_csv_labels、reorg_train_valid和reorg_test。

def reorg_cifar10_data(data_dir, valid_ratio):
    labels = read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'trainLabels.csv'))
    reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio)
    reorg_test(data_dir)

在这里，我们只将样本数据集的批量大小设置为32。在实际训练和测试中，应该使用Kaggle竞赛的完整数据集，并将batch_size设置为更大的整数，例如128。我们将10％的训练样本作为调整超参数的验证集。

batch_size = 32 if demo else 128
valid_ratio = 0.1
reorg_cifar10_data(data_dir, valid_ratio)

图像增广

我们使用图像增广来解决过拟合的问题。例如在训练中，我们可以随机水平翻转图像。我们还可以对彩色图像的三个RGB通道执行标准化。下面，我们列出了其中一些可以调整的操作。

transform_train = torchvision.transforms.Compose([
    # 在高度和宽度上将图像放大到40像素的正方形
    torchvision.transforms.Resize(40),
    # 随机裁剪出一个高度和宽度均为40像素的正方形图像，
    # 生成一个面积为原始图像面积0.64～1倍的小正方形，
    # 然后将其缩放为高度和宽度均为32像素的正方形
    torchvision.transforms.RandomResizedCrop(32, scale=(0.64, 1.0),
                                                   ratio=(1.0, 1.0)),
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    # 标准化图像的每个通道
    torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                     [0.2023, 0.1994, 0.2010])])

在测试期间，我们只对图像执行标准化，以消除评估结果中的随机性。

transform_test = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                     [0.2023, 0.1994, 0.2010])])

读取数据集

接下来，我们读取由原始图像组成的数据集，每个样本都包括一张图片和一个标签。

train_ds, train_valid_ds = [torchvision.datasets.ImageFolder(
    os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', folder),
    transform=transform_train) for folder in ['train', 'train_valid']]

valid_ds, test_ds = [torchvision.datasets.ImageFolder(
    os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', folder),
    transform=transform_test) for folder in ['valid', 'test']]

在训练期间，我们需要指定上面定义的所有图像增广操作。当验证集在超参数调整过程中用于模型评估时，
不应引入图像增广的随机性。在最终预测之前，我们根据训练集和验证集组合而成的训练模型进行训练，以
充分利用所有标记的数据。

train_iter, train_valid_iter = [torch.utils.data.DataLoader(
    dataset, batch_size, shuffle=True, drop_last=True)
    for dataset in (train_ds, train_valid_ds)]

valid_iter = torch.utils.data.DataLoader(valid_ds, batch_size, shuffle=False,
                                         drop_last=True)

test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, batch_size, shuffle=False,
                                        drop_last=False)

定义模型

我们定义了7.6节中描述的Resnet‐18模型。

def get_net():
    num_classes = 10
    net = d2l.resnet18(num_classes, 3)
    return net

loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")

定义训练函数

我们将根据模型在验证集上的表现来选择模型并调整超参数。下面我们定义了模型训练函数train。

def train(net, train_iter, valid_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
          lr_decay):
    trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9,
                              weight_decay=wd)
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay)
    num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer()
    legend = ['train loss', 'train acc']
    if valid_iter is not None:
        legend.append('valid acc')
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
                            legend=legend)
    net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0])
    for epoch in range(num_epochs):
        net.train()
        metric = d2l.Accumulator(3)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels,
                                          loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0])
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2],
                              None))
        if valid_iter is not None:
            valid_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, valid_iter)
            animator.add(epoch + 1, (None, None, valid_acc))
        scheduler.step()
    measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, '
                f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}')
    if valid_iter is not None:
        measures += f', valid acc {valid_acc:.3f}'
    print(measures + f'\n{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f}'
          f' examples/sec on {str(devices)}')

训练和验证模型

现在，我们可以训练和验证模型了，而以下所有超参数都可以调整。例如，我们可以增加周期的数量。
当lr_period和lr_decay分别设置为4和0.9时，优化算法的学习速率将在每4个周期乘以0.9。为便于演示，我
们在这里只训练20个周期。

#devices, num_epochs, lr, wd = d2l.try_all_gpus(), 20, 2e-4, 5e-4
#lr_period, lr_decay, net = 4, 0.9, get_net()
devices, num_epochs, lr, wd = d2l.try_all_gpus(), 100, 2e-4, 5e-4 #此处测试时只跑了20
lr_period, lr_decay, net = 50, 0.1, get_net()
train(net, train_iter, valid_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
      lr_decay)

在Kaggle上对测试集进行分类并提交结果

在获得具有超参数的满意的模型后，我们使用所有标记的数据（包括验证集）来重新训练模型并对测试集进
行分类。

net, preds = get_net(), []
train(net, train_valid_iter, None, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
      lr_decay)

for X, _ in test_iter:
    y_hat = net(X.to(devices[0]))
    preds.extend(y_hat.argmax(dim=1).type(torch.int32).cpu().numpy())
sorted_ids = list(range(1, len(test_ds) + 1))
sorted_ids.sort(key=lambda x: str(x))
df = pd.DataFrame({'id': sorted_ids, 'label': preds})
df['label'] = df['label'].apply(lambda x: train_valid_ds.classes[x])
df.to_csv('submission.csv', index=False)

向Kaggle提交结果的方法与4.10节中的方法类似，上面的代码将生成一个submission.csv文件，其格式符
合Kaggle竞赛的要求。