Pytorch入门实战: 07-咖啡豆识别(VGG-16复现)

• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客

• 🍖 原作者：K同学啊

🍺 要求：

1. 自己搭建VGG-16网络框架

2. 调用官方的VGG-16网络框架

3. 如何查看模型的参数量以及相关指标

🍻 拔高（可选）：

1. 验证集准确率达到100%

2. 使用PPT画出VGG-16算法框架图（发论文需要这项技能）

🔎 探索（难度有点大）

1. 在不影响准确率的前提下轻量化模型

1. 目前VGG16的Total params是134,276,932

🏡 我的环境：

• 语言环境：Python3.8

• 编译器：Jupyter Lab

• 深度学习环境：Pytorch

• • torch==1.12.1+cu113

• • torchvision==0.13.1+cu113

一、 前期准备

1. 设置GPU

如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib,warnings

warnings.filterwarnings("ignore")             #忽略警告信息

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

输出：

device(type='cuda')

2. 导入数据

import os,PIL,random,pathlib

data_dir = './7-data/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

data_paths  = list(data_dir.glob('*'))
classeNames = [str(path).split("\\")[1] for path in data_paths]
classeNames

输出：

['Dark', 'Green', 'Light', 'Medium']

# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    # transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

total_data = datasets.ImageFolder("./7-data/",transform=train_transforms)
total_data

输出：

Dataset ImageFolder
    Number of datapoints: 1200
    Root location: ./7-data/
    StandardTransform
Transform: Compose(
               Resize(size=[224, 224], interpolation=bilinear, max_size=None, antialias=None)
               ToTensor()
               Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
           )

total_data.class_to_idx

输出：

{'Dark': 0, 'Green': 1, 'Light': 2, 'Medium': 3}

3. 划分数据集

train_size = int(0.8 * len(total_data))
test_size  = len(total_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size])
train_dataset, test_dataset

输出：<