通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet，然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。
下面是利用PyTorch进行迁移学习步骤，要解决的问题是训练一个模型来对蚂蚁和蜜蜂进行分类。
from __future__ import print_function, division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
import numpy as np
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import os
import copy
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
plt.ion()
加载数据
在该数据集中，ants和bees各有约120张训练图片。每个类有75张验证图片。该数据集是ImageNet的一个非常小的子集。点击下载数据。
从零开始在如此小的数据集上进行训练通常是很难泛化的。由于我们使用迁移学习，模型的泛化能力会相当好。
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}
data_dir = 'data/hymenoptera_data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
data_transforms[x])
for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x],
batch_size=4,
shuffle=True,
num_workers=0)
for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
可视化部分训练图像
def imshow(inp, title=None):
inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))
mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
inp = std * inp + mean
inp = np.clip(inp, 0, 1)
plt.imshow(inp)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001)
inputs, classes = next(iter(dataloaders['train']))
out = torchvision.utils.make_grid(inputs)
imshow(out, title=[class_names[x] for x in classes])
注意：在我的机器上，要使subplot正常显示多张子图，需要将 plt.pause(0.001)这句注释掉。
训练模型
def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
since = time.time()
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
print('-' * 10)
for phase in ['train', 'val']:
if phase == 'train':
scheduler.step()
model.train()
else:
model.eval()
running_loss = 0.0
running_corrects = 0.0
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
if phase == 'train':
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]
print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(phase, epoch_loss, epoch_acc))
if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
best_acc = epoch_acc
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
print()
time_elapsed = time.time() - since
print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))
print('Best val Acc: {:.4f}'.format(best_acc))
model.load_state_dict(best_model_wts)
return model
一个通用的展示少量预测图片的函数
def visualize_model(model, num_images=6):
was_training = model.training
model.eval()
images_so_far = 0
fig = plt.figure()
with torch.no_grad():
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloaders['val']):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
for j in range(inputs.size()[0]):
images_so_far += 1
ax = plt.subplot(num_images // 2, 2, images_so_far)
ax.axis('off')
ax.set_title('predicted: {}'.format(class_names[preds[j]]))
imshow(inputs.cpu().data[j])
if images_so_far == num_images:
model.train(mode=was_training)
return
model.train(mode=was_training)
迁移学习的两个主要场景：
场景1：微调
往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数, 作为backbone（主干网络）。torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、 squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型。
注意：基本所有预训练模型都是基于ImageNet数据集训练的。
我们从预训练模型开始，更新我们新任务的所有模型参数，实质上是重新训练整个模型。
加载预训练模型
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
将模型加载到相应的设备
model_ft = model_ft.to(device)
定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
定义优化算法
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)
训练模型
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler, num_epochs=25)
运行结果（每次运行不一样）：
Training complete in 10m 32s
Best val Acc: 0.9477
模型评估效果可视化
visualize_model(model_ft)
plt.ioff()
plt.show()
场景2： 特征提取
我们从预训练模型开始，仅更新从中导出预测的最终图层权重。
首先固定ConvNet除了最后的全连接层外的其他所有层。最后的全连接层被替换成一个新的随机初始化的层，只有这个新的层会被训练（只有这层参数会在反向传播时更新）。
注意：当一个模型在PyTorch中加载时，它的所有参数的requires_grad字段默认设置为True。这意味着对参数值的每一次更改都将被存储，以便在用于训练的反向传播图中使用。这增加了内存需求。由于我们的预训练模型中的大多数参数已经被训练，我们将requires_grad字段重置为false。
model_conv = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
for param in model_conv.parameters():
param.requires_grad = False
num_ftrs = model_conv.fc.in_features
model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_conv = model_conv.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_conv = optim.SGD(model_conv.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_conv, step_size=7, gamma=0.1)
训练模型
model_conv = train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv, exp_lr_scheduler, num_epochs=25)
训练模型在CPU上，与场景1相比，这将花费大约一半的时间，因为不需要为大多数网络计算梯度。但需要计算转发。
运行结果（每次运行不一样）：
Training complete in 5m 2s
Best val Acc: 0.9608
模型评估效果可视化
visualize_model(model_conv)
plt.ioff()
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/qq_37199911/article/details/123527650
Author: 懒洋洋的羊、
Title: PyTorch官方教程之6：迁移学习
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