测试2

小熊飞桨练习册-05水果数据集

简介

小熊飞桨练习册-05水果数据集，本项目开发和测试均在 Ubuntu 20.04 系统下进行。
项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册
百度飞桨 AI Studio 主页：小熊飞桨练习册-05水果数据集
Ubuntu 系统安装 CUDA 参考：Ubuntu 百度飞桨和 CUDA 的安装

文件说明

文件 说明
train.py 训练程序
test.py 测试程序
test-gtk.py 测试程序 GTK 界面
report.py 报表程序
onekey.sh 一键获取数据到 dataset 目录下
get-data.sh 获取数据到 dataset 目录下
make-images-labels.py 生成训练集图像路径和标签的文本文件
check-data.sh 检查 dataset 目录下的数据是否存在
mod/resnet.py ResNet 网络模型
mod/dataset.py ImageClass 图像分类数据集解析
mod/utils.py 杂项
mod/config.py 配置
mod/report.py 结果报表
dataset 数据集目录
params 模型参数保存目录
log VisualDL 日志保存目录

数据集

数据集来源于百度飞桨公共数据集：水果数据集

一键获取数据

  • 运行脚本，包含以下步骤：获取数据，生成图像路径和标签的文本文件，检查数据。

如果运行在本地计算机，下载完数据，文件放到 dataset 目录下，在项目目录下运行下面脚本。
如果运行在百度 AI Studio 环境，查看 data 目录是否有数据，在项目目录下运行下面脚本。

bash onekey.sh

获取数据

如果运行在本地计算机，下载完数据，文件放到 dataset 目录下，在项目目录下运行下面脚本。
如果运行在百度 AI Studio 环境，查看 data 目录是否有数据，在项目目录下运行下面脚本。

bash get-data.sh

生成图像路径和标签的文本文件

获取数据后，在项目目录下运行下面脚本，生成图像路径和标签的文本文件，包含：

  • 训练集 train-images-labels.txt
  • 测试集 test-images-labels.txt
python3 make-images-labels.py all ./dataset fruits/apple 0 fruits/banana 1 fruits/grape 2 fruits/orange 3 fruits/pear 4

分类标签

  • apple 0
  • banana 1
  • grape 2
  • orange 3
  • pear 4

检查数据

获取数据完毕后，在项目目录下运行下面脚本，检查 dataset 目录下的数据是否存在。

bash check-data.sh

网络模型

网络模型使用 ResNet 网络模型 来源百度飞桨教程和网络。
ResNet 网络模型 参考： 百度飞桨教程

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F


class ResNetBlock(nn.Layer):
    """
    ResNetBlock 模块
    """

    def __init__(self, channels, stride=1, sample_stride=2, is_sample=False, is_simple=False):
        """
        ResNetBlock 模块

        Args:
            channels (list|tuple): 3个, 0输入通道, 1中间通道, 2输出通道
            stride (int, optional): 模块步幅，默认 1.
            sample_stride (int, optional): 采样模块步幅，默认 2
            is_sample (bool, optional): 是否采样模块，默认 False, 默认 不是采样模块
            is_simple (bool, optional): 是否简易模块，默认 False, 默认 不是简易模块
        """
        super(ResNetBlock, self).__init__()

        self.is_sample = is_sample  # 是否采样模块
        self.is_simple = is_simple  # 是否简易模块

        in_channels = channels[0]   # 输入通道
        mid_channels = channels[1]  # 中间通道
        out_channels = channels[2]  # 输出通道

        # 残差模块
        self.block = nn.Sequential()
        if (is_simple):
            # 简易模块
            self.block = nn.Sequential(
                nn.Conv2D(in_channels=in_channels, out_channels=mid_channels,
                          kernel_size=3, stride=stride, padding=1),
                nn.BatchNorm(num_channels=mid_channels),
                nn.ReLU(),
                nn.Conv2D(in_channels=mid_channels, out_channels=out_channels,
                          kernel_size=3, stride=1, padding=1),
                nn.BatchNorm(num_channels=out_channels)
            )
        else:
            # 正常模块
            self.block = nn.Sequential(
                nn.Conv2D(in_channels=in_channels, out_channels=mid_channels,
                          kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.BatchNorm(num_channels=mid_channels),
                nn.ReLU(),
                nn.Conv2D(in_channels=mid_channels, out_channels=mid_channels,
                          kernel_size=3, stride=stride, padding=1),
                nn.BatchNorm(num_channels=mid_channels),
                nn.ReLU(),
                nn.Conv2D(in_channels=mid_channels, out_channels=out_channels,
                          kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.BatchNorm(num_channels=out_channels)
            )

        if (is_sample):
            # 采样模块
            self.sample_block = nn.Sequential(
                nn.Conv2D(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
                          kernel_size=1, stride=sample_stride, padding=0),
                nn.BatchNorm(num_channels=out_channels)
            )

    def forward(self, x):
        residual = x
        y = self.block(x)
        if (self.is_sample):
            residual = self.sample_block(x)
        x = paddle.add(x=residual, y=y)
        x = F.relu(x)
        return x


class ResNet(nn.Layer):
    """
    ResNet 网络模型

    输入图像大小为 224 x 224
    """

    def __init__(self, blocks, num_classes=10, is_simple=False):
        """
        ResNet 网络模型

        Args:
            blocks (list|tuple): 每模块数量
            num_classes (int, optional): 分类数量, 默认 10
            is_simple (bool, optional): 是否简易模块，默认 False, 默认 不是简易模块

        Raises:
            Exception: 分类数量 num_classes < 2
        """
        super(ResNet, self).__init__()
        if num_classes < 2:
            raise Exception(
                "分类数量 num_classes 必须大于等于 2: {}".format(num_classes))

        self.num_classes = num_classes  # 分类数量
        self.is_simple = is_simple  # 是否简易模块

        # 简易模块通道, [0输入通道, 1中间通道, 2输出通道]
        self.simple_channels = [[64, 64, 128],
                                [128, 128, 256],
                                [256, 256, 512],
                                [512, 512, 512]]

        # 正常模块通道, [0输入通道, 1中间通道, 2输出通道]
        self.base_channels = [[64, 64, 256],
                              [256, 128, 512],
                              [512, 256, 1024],
                              [1024, 512, 2048]]

        # 输入模块
        self.in_block = nn.Sequential(
            nn.Conv2D(in_channels=3, out_channels=64,
                      kernel_size=7, stride=2, padding=3),
            nn.BatchNorm(num_channels=64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2D(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        )

        # 处理模块
        self.block = self.make_blocks(blocks)

        # 输出模块
        self.avg_pool = nn.AvgPool2D(kernel_size=7, stride=1)
        self.features = 512 if is_simple else 2048
        self.fc = nn.Linear(self.features, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.in_block(x)
        x = self.block(x)
        x = self.avg_pool(x)
        # flatten 根据给定的 start_axis 和 stop_axis 将连续的维度展平
        x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
        x = self.fc(x)
        return x

    def make_blocks(self, blocks):
        """
        生成所有模块

        Args:
            blocks (list|tuple): 每模块数量

        Returns:
            paddle.nn.Sequential : 所有模块顺序连接
        """
        seq = []
        is_in_block = True
        for block_index in range(len(blocks)):
            is_first_block = True
            for i in range(blocks[block_index]):
                seq.append(self.make_one_block(block_index=block_index,
                                               is_in_block=is_in_block, is_first_block=is_first_block))
                is_first_block = False
            is_in_block = False
        return nn.Sequential(*seq)

    def make_one_block(self, block_index: int, is_in_block: bool, is_first_block: bool):
        """
        生成一个模块

        Args:
            block_index (int): 模块索引
            is_in_block (bool): 是否残差输入模块
            is_first_block (bool): 是否第一模块

        Returns:
            ResNetBlock: 残差模块
        """
        net = None
        stride = 1
        sample_stride = 2
        if is_in_block:
            stride = 1 if is_first_block else 1
            sample_stride = 1 if is_first_block else 2
        else:
            stride = 2 if is_first_block else 1
            sample_stride = 2
        channels1 = self.simple_channels[block_index] if self.is_simple else self.base_channels[block_index]
        if is_first_block:
            net = ResNetBlock(channels=channels1, stride=stride, sample_stride=sample_stride,
                              is_sample=is_first_block, is_simple=self.is_simple)
        else:
            channels2 = [channels1[2], channels1[1], channels1[2]]
            net = ResNetBlock(channels=channels2, stride=stride, sample_stride=sample_stride,
                              is_sample=is_first_block, is_simple=self.is_simple)
        return net


def get_resnet(num_classes: int, resnet=50):
    """
    获取 ResNet 网络模型

    Args:
        num_classes (int, optional): 分类数量
        resnet (int, optional): ResNet模型选项, 默认 50, 可选 18, 34, 50, 101, 152

    Returns:
        ResNet: ResNet 网络模型
    """
    if resnet not in [18, 34, 50, 101, 152]:
        raise Exception(
            "resnet 可选 18, 34, 50, 101, 152, 实际: {}".format(resnet))

    net = None
    if resnet == 18:
        net = ResNet([2, 2, 2, 2], num_classes, is_simple=True)
    elif resnet == 34:
        net = ResNet([3, 4, 6, 3], num_classes, is_simple=True)
    elif resnet == 50:
        net = ResNet([3, 4, 6, 3], num_classes, is_simple=False)
    elif resnet == 101:
        net = ResNet([3, 4, 23, 3], num_classes, is_simple=False)
    elif resnet == 152:
        net = ResNet([3, 8, 36, 3], num_classes, is_simple=False)

    return net

数据集解析

数据集解析，主要是解析 图像路径和标签的文本 ，然后根据图像路径读取图像和标签。

import paddle
import os
import random
import numpy as np
from PIL import Image
import paddle.vision as ppvs


class ImageClass(paddle.io.Dataset):
    """
    ImageClass 图像分类数据集解析, 继承 paddle.io.Dataset 类
    """

    def __init__(self,
                 dataset_path: str,
                 images_labels_txt_path: str,
                 transform=None,
                 shuffle=True
                 ):
        """
        构造函数，定义数据集

        Args:
            dataset_path (str): 数据集路径
            images_labels_txt_path (str): 图像和标签的文本路径
            transform (Compose, optional): 转换数据的操作组合, 默认 None
            shuffle (bool, True): 随机打乱数据, 默认 True
        """

        super(ImageClass, self).__init__()
        self.dataset_path = dataset_path
        self.images_labels_txt_path = images_labels_txt_path
        self._check_path(dataset_path, "数据集路径错误")
        self._check_path(images_labels_txt_path, "图像和标签的文本路径错误")
        self.transform = transform
        self.image_paths, self.labels = self.parse_dataset(
            dataset_path, images_labels_txt_path, shuffle)

    def __getitem__(self, idx):
        """
        获取单个数据和标签

        Args:
            idx (Any): 索引

        Returns:
            image (float32): 图像
            label (int): 标签
        """
        image_path, label = self.image_paths[idx], self.labels[idx]
        return self.get_item(image_path, label, self.transform)

    @staticmethod
    def get_item(image_path: str, label: int, transform=None):
        """
        获取单个数据和标签

        Args:
            image_path (str): 图像路径
            label (int): 标签
            transform (Compose, optional): 转换数据的操作组合, 默认 None

        Returns:
            image (float32): 图像
            label (int): 标签
        """
        if not os.path.exists(image_path):
            raise Exception("{}: {}".format("图像路径错误", image_path))
        ppvs.set_image_backend("pil")
        # 统一转为 3 通道, png 是 4通道
        image = Image.open(image_path).convert("RGB")
        if transform is not None:
            image = transform(image)
        # 转换图像 HWC 转为 CHW
        # image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
        return image.astype("float32"), label

    def __len__(self):
        """
        数据数量

        Returns:
            int: 数据数量
        """
        return len(self.labels)

    def _check_path(self, path: str, msg: str):
        """
        检查路径是否存在

        Args:
            path (str): 路径
            msg (str, optional): 异常消息

        Raises:
            Exception: 路径错误, 异常
        """
        if not os.path.exists(path):
            raise Exception("{}: {}".format(msg, path))

    @staticmethod
    def parse_dataset(dataset_path: str, images_labels_txt_path: str, shuffle: bool):
        """
        数据集解析

        Args:
            dataset_path (str): 数据集路径
            images_labels_txt_path (str): 图像和标签的文本路径

        Returns:
            image_paths: 图像路径集
            labels: 分类标签集
        """
        lines = []
        image_paths = []
        labels = []
        with open(images_labels_txt_path, "r") as f:
            lines = f.readlines()
        # 随机打乱数据
        if (shuffle):
            random.shuffle(lines)
        for i in lines:
            data = i.split(" ")
            if (len(data) < 2):
                raise Exception("数据集解析错误，数据少于 2")
            image_paths.append(os.path.join(dataset_path, data[0]))
            labels.append(int(data[1]))
        return image_paths, labels

配置模块

可以查看修改 mod/config.py 文件，有详细的说明

开始训练

运行 train.py 文件，查看命令行参数加 -h

python3 train.py

  --cpu             是否使用 cpu 计算，默认使用 CUDA
  --learning-rate   学习率，默认 0.001
  --epochs          训练几轮，默认 2 轮
  --batch-size      一批次数量，默认 2
  --num-workers     线程数量，默认 2
  --no-save         是否保存模型参数，默认保存, 选择后不保存模型参数
  --load-dir        读取模型参数，读取 params 目录下的子文件夹, 默认不读取
  --log             是否输出 VisualDL 日志，默认不输出
  --summary         输出网络模型信息，默认不输出，选择后只输出信息，不会开启训练

测试模型

运行 test.py 文件，查看命令行参数加 -h

python3 test.py

  --cpu           是否使用 cpu 计算，默认使用 CUDA
  --batch-size    一批次数量，默认 2
  --num-workers   线程数量，默认 2
  --load-dir      读取模型参数，读取 params 目录下的子文件夹, 默认 best 目录

测试模型 GTK 界面

运行 test-gtk.py 文件，此程序依赖 GTK 库，只能运行在本地计算机。

python3 test-gtk.py

GTK 库安装

python3 -m pip install pygobject

使用手册

  • 1、点击 选择模型 按钮。
  • 2、弹出的文件对话框选择模型，模型在 params 目录下的子目录的 model.pdparams 文件。
  • 3、点击 随机测试 按钮，就可以看到测试的图像，预测结果和实际结果。

查看结果报表

运行 report.py 文件，可以显示 params 目录下所有子目录的 report.json。
加参数 --best 根据 loss 最小的模型参数保存在 best 子目录下。

python3 report.py

report.json 说明

键名 说明
id 根据时间生成的字符串 ID
loss 本次训练的 loss 值
acc 本次训练的 acc 值
epochs 本次训练的 epochs 值
batch_size 本次训练的 batch_size 值
learning_rate 本次训练的 learning_rate 值

VisualDL 可视化分析工具

  • 安装和使用说明参考：VisualDL
  • 训练的时候加上参数 --log
  • 如果是 AI Studio 环境训练的把 log 目录下载下来，解压缩后放到本地项目目录下 log 目录
  • 在项目目录下运行下面命令
  • 然后根据提示的网址，打开浏览器访问提示的网址即可
visualdl --logdir ./log
内容来源于网络如有侵权请私信删除

文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/cnhemiya/p/16245949.html

标签： AI 人工智能
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