Pytorch搭建全卷积网络训练mstar数据集

处理数据集

本文用到的mstar数据集文件格式为mat格式，且图像像素为88×88，即数据是以numpy形式存储的。为了后面处理方便，我们需要将numpy数据读取并转换为tensor格式。代码如下：

# 从mat格式文件中读取numpy数据并转换为tensor格式（方法！！！）
data88 = scipy.io.loadmat('./mstar_data/88_88.mat')
train_data = data88['train_data']
train_label = data88['train_labels']
test_data = data88['test_data']
test_label = data88['test_labels']
print(train_data.shape, train_label.shape, test_data.shape,
      test_label.shape)  # (3671, 88, 88) (1, 3671) (3203, 88, 88) (1, 3203)
train_data = train_data.reshape(3671, 1, 88, 88)  # 灰度图像
test_data = test_data.reshape(3203, 1, 88, 88)
print(train_data.shape, train_label.shape, test_data.shape, test_label.shape)
train_data, train_label, test_data, test_label = map(torch.tensor, (
train_data, train_label.squeeze(), test_data, test_label.squeeze()))
print(train_data.shape, train_label.shape, test_data.shape, test_label.shape)  # numpy转tensor

可以看到，将数据reshape为（图片个数，通道数，88，88），这里通道数为1。

数据集标准化

标准化处理输⼊数据使各个特征的分布相近，这往往更容易训练出有效的模型。因此我们对数据集进行标准化，代码如下：

# 数据集标准化
mean = train_data.mean()
std = train_data.std()
print(mean, std)
train_data = (train_data - mean) / std
test_data = (test_data - mean) / std
print(train_data.mean(), train_data.std(), test_data.mean(), test_data.std())

训练集10中样本可视化

先编写显示并保存图像的函数：

def plot_image(img, label, img_name, clas):
    fig = plt.figure()
    for i in range(10):
        plt.subplot(2, 5, i + 1)
        # plt.tight_layout()
        plt.imshow(img[i].view(88, 88), cmap='gray')
        plt.title("{}:{}".format(img_name, label[i].item()))  # item()的作用是取出tensor格式的元素值并返回该值，保持原元素类型不变
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.savefig('fig' + clas)
    plt.show()

之后我们可以输出训练集的10张图片看一下。将训练集中train_label为0~9的第一张图片都输出，代码及输出结果如下：

# 训练集10种样本可视化
train_data09 = []
train_label09 = []
for i in range(10):
    train_data09.append(train_data[train_label == i][0])  # 这里要再加[0]才能正常显示label=i时的第一组图片
    train_label09.append(torch.tensor(i))  # 因为此时train_label就等于i，但train_label是tensor格式，因此需要将i转换为tensor格式
print(len(train_data09), train_label09)
plot_image(train_data09, train_label09, 'label', '88_88')

加载数据集

与能够在Pytorch官网下载的数据集（如CIFAR10、MNIST）处理方式不同，因为之前已经将其转换为了Tensor格式，所以需要先将其图片和标签打包在一起，然后再用DataLoader进行batch打包，代码如下：

# 加载数据集
train_xy = TensorDataset(train_data, train_label)  # 相当于将图片和对应的标签打包在了一起
test_xy = TensorDataset(test_data, test_label)
train = DataLoader(train_xy, batch_size=64, shuffle=True)  # shuffle=True用于打乱数据集，每次都会以不同的顺序返回
test = DataLoader(test_xy, batch_size=256)
print(len(train_xy), len(train), len(test_xy), len(test))

这里的shuffle可以将数据集随机打乱，每次训练都以不同的batch顺序进行。这里笔者将训练集和测试集的batch_size分别设置为64和256。

搭建神经网络

本文的神经网络结构参考了Target Classification Using the Deep Convolutional Networks for SAR Images Sizhe Chen, Student Member, IEEE, Haipeng Wang, Member, IEEE,FengXu,Senior Member, IEEE,and Ya-Qiu Jin, Fellow, IEEE这篇文章，该神经网络的特点是没有设置全连接层，整个网络全部是由卷积层构成的，网络结构如下：

由于网络中全是卷积层，因此需要对每一层的卷积核、最大池化层的参数进行设置，从而使输出的维度为10×1×1，网络如下：

class mstar88_cnn(nn.Module):  # n=88
    def __init__(self):
        super(mstar88_cnn, self).__init__()
        self.model_cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=0),  # n=84
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # 42
 
            nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=0),  # 38
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # 19
 
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=6, stride=1, padding=0),  # 14
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),  # 7
 
            nn.Dropout(0.5),  # 这里用Dropout2d应该也可以
            nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=0),  # 3
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
 
            nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=10, kernel_size=3, stride=1, padding=0),  # 1
            nn.BatchNorm2d(10)
        )
 
    def forward(self, x):
        x = self.model_cnn(x)
        x = x.view(x.shape[0], -1)  # 矩阵的每一行就是这个批量中每张图片的各个参数，即矩阵中一行对应一张图片
        x = F.softmax(x, 1)
        return x

输入的维度为1×88×88，经过每一层后像素为(n-f+2*p)/s+1。最终输出一个列向量，其每一行代表一张图像。这里的BatchNorm归一化运算一般加在卷积运算和ReLU函数之间，使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定

训练网络

设置好网络、损失函数、优化器、训练次数等，并初始化好存放loss和accuracy的列表，后面画训练损失和准确度图时会用到。这里需要注意以下几点：

1.如果在设置损失函数是使用的是nn.CrossEntropyLoss()，那么在搭建多分类神经网络的最后就不用再进行softmax运算，因为这个“交叉熵”函数内部会自动进行softmax运算；

2.训练的一般步骤就是梯度清零（optimizer.zero_grad()）、反向传播（loss.backward()）、参数优化（optimizer.step()）。

3.enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，因此它给每个batch都标了序号，存放在batch_idx中。

笔者是每轮整个训练和测试结束后再输出训练和测试各自的loss和accuracy值。代码如下：
 

model = mstar88_cnn()
model.to(device)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss_fn.to(device)
learning_rate = 0.001
# optimizer=torch.optim.SGD(params=model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9)
 
train_acc_list = []
train_loss_list = []
test_acc_list = []
test_loss_list = []
epochs = 10
 
for epoch in range(epochs):
 
    if (epoch + 1) == 50:
        learning_rate = learning_rate * 0.9
    optimizer = torch.optim.SGD(params=model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
 
    print("-----第{}轮训练开始------".format(epoch + 1))
    train_loss = 0.0
    test_loss = 0.0
    train_sum, train_cor, test_sum, test_cor = 0, 0, 0, 0
 
    # 训练步骤开始
    model.train()
    for batch_idx, data in enumerate(train):
        inputs, labels = data
        inputs, labels=inputs.to(device),labels.to(device)
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.long)  # 需要将label转换成long类型
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs.float())  # 需要加.float()，否则会报错
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
        # 计算每轮训练集的Loss
        train_loss += loss.item()
 
        # 计算每轮训练集的准确度
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 选择最大的（概率）值所在的列数就是他所对应的类别数，
        train_cor += (predicted == labels).sum().item()  # 正确分类个数
        train_sum += labels.size(0)  # train_sum+=predicted.shape[0]
 
    # 测试步骤开始
    model.eval()
    # with torch.no_grad():
    for batch_idx1, data in enumerate(test):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.long)
        outputs = model(inputs.float())
        loss = loss_fn(outputs, labels)
 
        test_loss += loss.item()
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        test_cor += (predicted == labels).sum().item()
        test_sum += labels.size(0)
 
    print("Train loss:{}   Train accuracy:{}%   Test loss:{}   Test accuracy:{}%".format(train_loss / batch_idx,
                                                                                         100 * train_cor / train_sum,
                                                                                         test_loss / batch_idx1,
                                                                                         100 * test_cor / test_sum))
    train_loss_list.append(train_loss / batch_idx)
    train_acc_list.append(100 * train_cor / train_sum)
    test_acc_list.append(100 * test_cor / test_sum)
    test_loss_list.append(test_loss / batch_idx1)
 
# 保存网络
torch.save(model, "mstar_88_epoch{}.pth".format(epochs))

画出曲线

最后，画出损失和准确率的曲线，代码及图像如下：
 

fig = plt.figure()
plt.plot(range(len(train_loss_list)), train_loss_list, 'blue')
plt.plot(range(len(test_loss_list)), test_loss_list, 'red')
plt.legend(['Train Loss', 'Test Loss'], fontsize=14, loc='best')
plt.xlabel('Epoch', fontsize=14)
plt.ylabel('Loss', fontsize=14)
plt.grid()
plt.savefig('figLOSS')
plt.show()
 
fig = plt.figure()
plt.plot(range(len(train_acc_list)), train_acc_list, 'blue')
plt.plot(range(len(test_acc_list)), test_acc_list, 'red')
plt.legend(['Train Accuracy', 'Test Accuracy'], fontsize=14, loc='best')
plt.xlabel('Epoch', fontsize=14)
plt.ylabel('Accuracy(%)', fontsize=14)
plt.grid()
plt.savefig('figAccuracy')
plt.show()