Swin Transformer实战：使用 Swin Transformer实现图像分类。_swing transformer

dataset #数据集结构

├─test

├─train

│ ├─cat

│ └─dog

└─val

├─cat

└─dog

从原数据集中取出一部分数据集放入train对应的类别中，一部分放入val对应的类别中。把原数据集中的test直接复制到test中。

3、修改config.py文件

---

_C.DATA.DATA_PATH = ‘dataset’

Dataset name

_C.DATA.DATASET = ‘imagenet’

Model name

_C.MODEL.NAME = ‘swin_tiny_patch4_window7_224’

Checkpoint to resume, could be overwritten by command line argument

_C.MODEL.RESUME =‘swin_tiny_patch4_window7_224.pth’

Number of classes, overwritten in data preparation

_C.MODEL.NUM_CLASSES = 2

对上面参数的解释：

_C.DATA.DATA_PATH ：数据集路径的根目录，我定义为dataset。

_C.DATA.DATASET：数据集的类型，这里只有一种类型imagenet。

_C.MODEL.NAME：模型的名字，对应configs下面yaml的名字，会在模型输出的root目录创建对应MODEL.NAME的目录。

_C.MODEL.RESUME：预训练模型的目录。

_C.MODEL.NUM_CLASSES：模型的类别，默认是1000，按照数据集的类别数量修改。

4、修改build.py

---

将nb_classes =1000改为nb_classes = config.MODEL.NUM_CLASSES

5、修改utils.py

---

由于类别默认是1000，所以加载模型的时候会出现类别对不上的问题，所以需要修改load_checkpoint方法。在加载预训练模型之前增加修改预训练模型的方法：

if checkpoint[‘model’][‘head.weight’].shape[0] == 1000:

checkpoint[‘model’][‘head.weight’] = torch.nn.Parameter(

torch.nn.init.xavier_uniform(torch.empty(config.MODEL.NUM_CLASSES, 768)))

checkpoint[‘model’][‘head.bias’] = torch.nn.Parameter(torch.randn(config.MODELNUM_CLASSES))

msg = model.load_state_dict(checkpoint[‘model’], strict=False)

6、修改main.py

---

将92-94注释，如下图：

将312行修改为：torch.distributed.init_process_group(‘gloo’, init_method=‘file://tmp/somefile’, rank=0, world_size=1)

7、运行训练命令

---

打开Terminal，运行如下命令：

python main.py --cfg configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml --local_rank 0 --batch-size 16

如果想单独验证，运行命令：

python main.py --eval --cfg configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml --resume ./output/swin_tiny_patch4_window7_224/default/ckpt_epoch_1.pth --data-path dataset --local_rank 0

推理

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这个项目没有推理脚本，我自己写了一个。写这部分需要看懂验证部分的代码即可。

1、导入包和配置参数

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import torch.utils.data.distributed

import torchvision.transforms as transforms

from PIL import Image

from torch.autograd import Variable

import os

from models import build_model

from config import get_config

import argparse

def parse_option():

parser = argparse.ArgumentParser(‘Swin Transformer Test script’, add_help=False)

parser.add_argument(‘–cfg’, default=‘configs/swin_tiny_patch4_window7_224.yaml’, type=str, metavar=“FILE”,

help=‘path to config file’, )

parser.add_argument(

“–opts”,

help="Modify config options by adding ‘KEY VALUE’ pairs. ",

default=None,

nargs=‘+’,

)

easy config modification

parser.add_argument(‘–batch-size’, type=int, help=“batch size for single GPU”)

parser.add_argument(‘–data-path’, type=str, help=‘path to dataset’)

parser.add_argument(‘–zip’, action=‘store_true’, help=‘use zipped dataset instead of folder dataset’)

parser.add_argument(‘–cache-mode’, type=str, default=‘part’, choices=[‘no’, ‘full’, ‘part’],

help='no: no cache, ’

'full: cache all data, ’

‘part: sharding the dataset into nonoverlapping pieces and only cache one piece’)

parser.add_argument(‘–resume’, default=‘output/swin_tiny_patch4_window7_224/default/ckpt_epoch_1.pth’,

help=‘resume from checkpoint’)

parser.add_argument(‘–accumulation-steps’, type=int, help=“gradient accumulation steps”)

parser.add_argument(‘–use-checkpoint’, action=‘store_true’,

help=“whether to use gradient checkpointing to save memory”)

parser.add_argument(‘–amp-opt-level’, type=str, default=‘O1’, choices=[‘O0’, ‘O1’, ‘O2’],

help=‘mixed precision opt level, if O0, no amp is used’)

parser.add_argument(‘–output’, default=‘output’, type=str, metavar=‘PATH’,

help=‘root of output folder, the full path is /<model_name>/ (default: output)’)

parser.add_argument(‘–tag’, help=‘tag of experiment’)

parser.add_argument(‘–eval’, action=‘store_true’, help=‘Perform evaluation only’)

parser.add_argument(‘–throughput’, action=‘store_true’, help=‘Test throughput only’)

parser.add_argument(“–local_rank”, default=‘0’, type=int, help=‘local rank for DistributedDataParallel’)

args, unparsed = parser.parse_known_args()

config = get_config(args)

return args, config

这个配置参数是为了创建模型，从main.py中复制过来，然后将required=True这样的字段删除。

定义class、创建transform

transform_test = transforms.Compose([

transforms.Resize((224, 224)),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])

])

classes = (“cat”, “dog”)

将图像resize为224×224大小

定义类别，顺序和数据集对应。

2、创建模型

---

DEVICE = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)

_, config = parse_option()

model = build_model(config)

checkpoint = torch.load(‘output/swin_tiny_patch4_window7_224/default/ckpt_epoch_1.pth’, map_location=‘cpu’)

model.load_state_dict(checkpoint[‘model’], strict=False)

model.eval()

model.to(DEVICE)

判断gpu是否可用，如果不可以使用cpu。

获取config参数

创建模型

加载训练的模型权重

将权重放入model中。

3、开始推理

---

定义测试集的路径，然后循环预测每张图片

path = ‘dataset/test/’

testList = os.listdir(path)

for file in testList:

img = Image.open(path + file)

img = transform_test(img)

img.unsqueeze_(0)

img = Variable(img).to(DEVICE)

out = model(img)

Predict

_, pred = torch.max(out.data, 1)

print(‘Image Name:{},predict:{}’.format(file, classes[pred.data.item()]))

结果如下：

4、完整代码：

---

import torch.utils.data.distributed

import torchvision.transforms as transforms

from PIL import Image

from torch.autograd import Variable

import os

from models import build_model

from config import get_config

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