PyTorch进行CIFAR-10图像分类

本节将通过一个实战案例来详细介绍如何使用PyTorch进行深度学习模型的开发。我们将使用CIFAR-10图像数据集来训练一个卷积神经网络。

神经网络训练的一般步骤如图5-3所示。

（1）加载数据集，并做预处理。

（2）预处理后的数据分为Feature和Label两部分，Feature 送到模型里面，Label被当作ground-truth。

（3）Model接收Feature作为Input，并通过一系列运算，向外输出 predict。

（4）建立一个损失函数 Loss，Loss 的函数值是为了表示 predict 与 ground-truth 之间的差距。

（5）建立 Optimizer 优化器，优化的目标就是 Loss 函数，让它的取值尽可能最小，Loss越小代表 Model 预测的准确率越高。

（6）Optimizer 优化过程中，Model 根据规则改变自身参数的权重，这是一个反复循环和持续的过程，直到Loss值趋于稳定，不能再取得更小的值。

数据集的加载可以自行编写代码，但如果是基于学习目的的话，那么把精力放在编写这个步骤的代码上面会让人十分无聊，好在PyTorch 提供了非常方便的包torchvision。torchvison提供了dataloader来加载常见的MNIST、CIFAR-10、ImageNet 等数据集，也提供了transform对图像进行变换、正则化和可视化。

在本项目中，我们的目的是用 PyTorch 创建基于 CIFAR-10 数据集的图像分类器。CIFAR-10图像数据集共有60 000幅彩色图像，这些图像是32×32的，分为10个类，分别是airplane、automobile、bird、cat等，每类6 000幅图，如图5-4所示。这里面有50 000幅训练图像，10 000幅测试图像。

首先，加载数据并进行预处理。我们将使用torchvision包来下载CIFAR-10数据集，并使用transforms模块对数据进行预处理。主要用来进行数据增强，为了防止训练出现过拟合，通常在小型数据集上，通过随机翻转图片、随机调整图片的亮度来增加训练时数据集的容量。但是，测试的时候，并不需要对数据进行增强。运行代码后，会自动下载数据集。

接下来，定义卷积神经网络模型。在这个网络模型中，我们使用nn.Module来定义网络模型，然后在__init__方法中定义网络的层，最后在forward方法中定义网络的前向传播过程。在PyTorch中可以通过继承nn.Module来自定义神经网络，在init()中设定结构，在forward()中设定前向传播的流程。因为PyTorch可以自动计算梯度，所以不需要特别定义反向传播。

定义好神经网络模型后，还需要定义损失函数（Loss）和优化器（Optimizer）。在这里采用 cross-entropy-loss函数作为损失函数，采用 Adam 作为优化器，当然SGD也可以。

一切准备就绪后，开始训练网络，这里训练10次（可以增加训练次数，提高准确率）。在训练过程中，首先通过网络进行前向传播得到输出，然后计算输出与真实标签的损失，接着通过后向传播计算梯度，最后使用优化器更新模型参数。训练完成后，我们需要在测试集上测试网络的性能。这可以让我们了解模型在未见过的数据上的表现如何，以评估其泛化能力。