1.迁移学习概念

2.数据预处理

3.训练模型（基于迁移学习）

3.1选择网络，这里用resnet

3.2如果用GPU训练，需要加入以下代码

3.3卷积层冻结模块

3.4加载resnet152模

3.5解释initialize_model函数

3.6迁移学习网络搭建

3.7优化器

3.8训练模块（可以理解为主函数）

3.9开始训练

3.10微调

4.测试模型

4.1加载训练好的模型

4.2测试数据预处理

4.3数据展示

4.4提取测试数据集

4.5计算提取数据集的预测结果

4.6展示预测结果

参考文献

1.迁移学习概念

先说一下深度学习常见的问题：

1.数据集不够，通常用数据增强解决。

2.参数难以确定，训练时间长，这就需要用迁移学习来解决

什么叫迁移学习呢：比方说有一个对100w的自行车数据集，并用VGG模型训练好的网络，而此时你想训练一个1w自行车数据集（虽然对象一样，但采集的数据会不同），也用VGG模型进行训练，你发现，你们数据集的对象一样，选用的网络模型一样，此时在初始化自己模型权重（就是卷积层，池化层和全连接层的参数）时，可以用人家训练好的模型参数（如果不这样就需要随机初始化模型权重），这样做可以节省大量寻找最优参数的时间，又可以保证参数的准确。

总结：迁移学习就是用别人的东西训练自己的东西，但要注意，为了使用别人的模型参数，要保证自己的数据对象、网络结构、输入和输出数据的结构和别人相同。比方说，别人识别狗，你不能识别猫，别人用VGG你不能用resnet，别人输入和输入图像大小是224×224.你不能是256×256。

进一步理解迁移学习的使用1：看下图最大的红框，表示卷积层，当用别人的模型时，对卷积层的两种处理方式。

A：作为自己模型权重的初始化参数。

B：冻结卷积层网络，意思是直接用别人的参数，不再更新。冻结卷积层网络又分几种情况。

B1：当数据量小时，冻结第二大红框表示的卷积层，剩下卷积层进行更新。因为数据量小时，容易过拟合，直接用别人呢参数最好。

B2：当数据量中等时冻结最小红框表示的卷积层，剩下的卷积层进行更行。

B3：当数据量足够大时，不冻结卷积层，用A的方法，只作为自己模型权重的初始化参数。数据量大时，虽然对象一样，但毕竟数据不同，会有一定差异，更新参数是最优选择。

进一步理解迁移学习的使用2：说完卷积层，在说一下全连接层，必须要注意不管卷积层选A还是B，全连接层都是要更新的，原因在于，别人模型进行图像分类可能是进行1000个分类，而你只进行100或者999个分类，那么全连接层的参数肯定是不同的。

2.数据预处理

上接该文：pytorch实战-图像分类（一）（数据预处理）

3.训练模型（基于迁移学习）

3.1选择网络，这里用resnet

model_name = 'resnet'  #可选的比较多 ['resnet', 'alexnet', 'vgg', 'squeezenet', 'densenet', 'inception']
#是否用人家训练好的特征来做
feature_extract = True

3.2如果用GPU训练，需要加入以下代码

# 是否用GPU训练
train_on_gpu = torch.cuda.is_available()if not train_on_gpu:print('CUDA is not available.  Training on CPU ...')
else:print('CUDA is available!  Training on GPU ...')device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

3.3卷积层冻结模块

def set_parameter_requires_grad(model, feature_extracting):if feature_extracting:for param in model.parameters():param.requires_grad = False

3.4加载resnet152模

注意：resnet152模型就是别人的模型。

model_ft = models.resnet152()
model_ft

3.5解释initialize_model函数

本小节只是截取pytorch官网的一个例子，用initialize_model说明在pytoch中迁移学习怎么使用，不属于本文代码

具体操作如下：

1.下载别人的模型参数，这里下载restnet152模型

2.选择需要冻结的卷积层

3.改变全连接层的输出个数，这里将1000改为102

def initialize_model(model_name, num_classes, feature_extract, use_pretrained=True):# 选择合适的模型，不同模型的初始化方法稍微有点区别model_ft = Noneinput_size = 0if model_name == "resnet":""" Resnet152"""model_ft = models.resnet152(pretrained=use_pretrained) #下载resnet152模型set_parameter_requires_grad(model_ft, feature_extract) #选择冻结哪部分卷积层num_ftrs = model_ft.fc.in_features #全连接层的输入比方说全连接层是2048×1000，这就是2048.model_ft.fc = nn.Sequential(nn.Linear(num_ftrs, 102),nn.LogSoftmax(dim=1)) #原resnet152的全连接层输出是1000，自己模型需要的输出是102，进行改动。input_size = 224return model_ft, input_size

3.6迁移学习网络搭建

model_ft, input_size = initialize_model(model_name, 102, feature_extract, use_pretrained=True)#GPU计算
model_ft = model_ft.to(device)# 模型保存
filename='checkpoint.pth'# 是否训练所有层
params_to_update = model_ft.parameters()
print("Params to learn:")
if feature_extract:params_to_update = []for name,param in model_ft.named_parameters():if param.requires_grad == True:params_to_update.append(param)print("\t",name)
else:for name,param in model_ft.named_parameters():if param.requires_grad == True:print("\t",name)

3.7优化器

就是用该方法更新模型参数

# 优化器设置
optimizer_ft = optim.Adam(params_to_update, lr=1e-2)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)#学习率每7个epoch衰减成原来的1/10
#最后一层已经LogSoftmax()了，所以不能nn.CrossEntropyLoss()来计算了，nn.CrossEntropyLoss()相当于logSoftmax()和nn.NLLLoss()整合
criterion = nn.NLLLoss()

3.8训练模块（可以理解为主函数）

def train_model(model, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=25, is_inception=False,filename=filename):since = time.time() #best_acc = 0"""checkpoint = torch.load(filename)best_acc = checkpoint['best_acc']model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])model.class_to_idx = checkpoint['mapping']"""model.to(device)val_acc_history = []train_acc_history = []train_losses = []valid_losses = []LRs = [optimizer.param_groups[0]['lr']]best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())for epoch in range(num_epochs):print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))print('-' * 10)# 训练和验证for phase in ['train', 'valid']:if phase == 'train':model.train()  # 训练else:model.eval()   # 验证running_loss = 0.0running_corrects = 0# 把数据都取个遍for inputs, labels in dataloaders[phase]:inputs = inputs.to(device)labels = labels.to(device)# 清零optimizer.zero_grad()# 只有训练的时候计算和更新梯度with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):if is_inception and phase == 'train':outputs, aux_outputs = model(inputs)loss1 = criterion(outputs, labels)loss2 = criterion(aux_outputs, labels)loss = loss1 + 0.4*loss2else:#resnet执行的是这里outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)_, preds = torch.max(outputs, 1)# 训练阶段更新权重if phase == 'train':loss.backward()optimizer.step()# 计算损失running_loss += loss.item() * inputs.size(0)running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)epoch_loss = running_loss / len(dataloaders[phase].dataset)epoch_acc = running_corrects.double() / len(dataloaders[phase].dataset)time_elapsed = time.time() - sinceprint('Time elapsed {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(phase, epoch_loss, epoch_acc))# 得到最好那次的模型if phase == 'valid' and epoch_acc > best_acc:best_acc = epoch_accbest_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())state = {'state_dict': model.state_dict(),'best_acc': best_acc,'optimizer' : optimizer.state_dict(),}torch.save(state, filename)if phase == 'valid':val_acc_history.append(epoch_acc)valid_losses.append(epoch_loss)scheduler.step(epoch_loss)if phase == 'train':train_acc_history.append(epoch_acc)train_losses.append(epoch_loss)print('Optimizer learning rate : {:.7f}'.format(optimizer.param_groups[0]['lr']))LRs.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])print()time_elapsed = time.time() - sinceprint('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60))print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc))# 训练完后用最好的一次当做模型最终的结果model.load_state_dict(best_model_wts)return model, val_acc_history, train_acc_history, valid_losses, train_losses, LRs

3.9开始训练

model_ft, val_acc_history, train_acc_history, valid_losses, train_losses, LRs  = train_model(model_ft, dataloaders, criterion, optimizer_ft, num_epochs=20, is_inception=(model_name=="inception"))

3.10微调

在2.9中得到的模型，是冻结了卷积层，只训练了全连接层，所以此时希望在此基础上再对卷积层进行训练。

for param in model_ft.parameters():param.requires_grad = True# 再继续训练所有的参数，学习率调小一点
optimizer = optim.Adam(params_to_update, lr=1e-4)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)# 损失函数
criterion = nn.NLLLoss()# Load the checkpoint，加载自己的模型checkpoint = torch.load(filename)
best_acc = checkpoint['best_acc']
model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
#model_ft.class_to_idx = checkpoint['mapping']model_ft, val_acc_history, train_acc_history, valid_losses, train_losses, LRs  = train_model(model_ft, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=10, is_inception=(model_name=="inception"))

4.测试模型

4.1加载训练好的模型

model_ft, input_size = initialize_model(model_name, 102, feature_extract, use_pretrained=True)# GPU模式
model_ft = model_ft.to(device)# 保存文件的名字
filename='seriouscheckpoint.pth'# 加载模型
checkpoint = torch.load(filename)
best_acc = checkpoint['best_acc']
model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

4.2测试数据预处理

1.测试数据处理方法需要跟训练时一直才可以

2.crop操作的目的是保证输入的大小是一致的

3.标准化操作也是必须的，用跟训练数据相同的mean和std,但是需要注意一点训练数据是在0-1上进行标准化，所以测试数据也需要先归一化

4.PyTorch中颜色通道是第一个维度，跟很多工具包都不一样，需要转换

def process_image(image_path):# 读取测试数据img = Image.open(image_path)# Resize,thumbnail方法只能进行缩小，所以进行了判断if img.size[0] > img.size[1]:img.thumbnail((10000, 256))else:img.thumbnail((256, 10000))# Crop操作left_margin = (img.width-224)/2bottom_margin = (img.height-224)/2right_margin = left_margin + 224top_margin = bottom_margin + 224img = img.crop((left_margin, bottom_margin, right_margin,   top_margin))# 相同的预处理方法img = np.array(img)/255mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406]) #provided meanstd = np.array([0.229, 0.224, 0.225]) #provided stdimg = (img - mean)/std# 注意颜色通道应该放在第一个位置img = img.transpose((2, 0, 1))return img

4.3数据展示

def imshow(image, ax=None, title=None):"""展示数据"""if ax is None:fig, ax = plt.subplots()# 颜色通道还原image = np.array(image).transpose((1, 2, 0))# 预处理还原mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])image = std * image + meanimage = np.clip(image, 0, 1)ax.imshow(image)ax.set_title(title)return ax

4.4提取测试数据集

# 得到一个batch的测试数据
dataiter = iter(dataloaders['valid'])
images, labels = dataiter.next()model_ft.eval()if train_on_gpu:output = model_ft(images.cuda())
else:output = model_ft(images)

4.5计算提取数据集的预测结果

_, preds_tensor = torch.max(output, 1)preds = np.squeeze(preds_tensor.numpy()) if not train_on_gpu else np.squeeze(preds_tensor.cpu().numpy())
preds

4.6展示预测结果

fig=plt.figure(figsize=(20, 20))
columns =4
rows = 2for idx in range (columns*rows):ax = fig.add_subplot(rows, columns, idx+1, xticks=[], yticks=[])plt.imshow(im_convert(images[idx]))ax.set_title("{} ({})".format(cat_to_name[str(preds[idx])], cat_to_name[str(labels[idx].item())]),color=("green" if cat_to_name[str(preds[idx])]==cat_to_name[str(labels[idx].item())] else "red"))
plt.show()