Pytorch使用VGG16模型进行预测猫狗二分类

目录

1. VGG16

1.1 VGG16 介绍

1.1.1 VGG16 网络的整体结构

 1.2 Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战

1.2.1 数据集准备

1.2.2 构建VGG网络

1.2.3 训练和评估模型

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1. VGG16

1.1 VGG16 介绍

深度学习已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功，特别是在图像分类任务中。VGG16是深度学习中经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）之一，由牛津大学的Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出。VGG16网络以其深度和简洁性而闻名，是图像分类中的重要里程碑。

VGG16是Visual Geometry Group的缩写，它的名字来源于提出该网络的实验室。VGG16的设计目标是通过增加网络深度来提高图像分类的性能，并展示了深度对于图像分类任务的重要性。VGG16的主要特点是将多个小尺寸的卷积核堆叠在一起，从而形成更深的网络。

1.1.1 VGG16 网络的整体结构

VGG16网络由多个卷积层和全连接层组成。它的整体结构相对简单，所有的卷积层都采用小尺寸的卷积核（通常为3x3），步幅为1，填充为1。每个卷积层后面都会跟着一个ReLU激活函数来引入非线性。

VGG16网络主要由三个部分组成：

1. 输入层：接受图像输入，通常为224x224大小的彩色图像（RGB）。

2. 卷积层：VGG16包含13个卷积层，其中包括五个卷积块。

3. 全连接层：在卷积层后面是3个全连接层，用于最终的分类。

VGG16网络结构如下图：

1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。
2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。
3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112,128)，再2X2最大池化，输出net为(56,56,128)。
4、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(56,56,256)，再2X2最大池化，输出net为(28,28,256)。
5、conv4三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为512，输出net为(28,28,512)，再2X2最大池化，输出net为(14,14,512)。
6、conv5三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为512，输出net为(14,14,512)，再2X2最大池化，输出net为(7,7,512)。
7、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,4096)。共进行两次。
8、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,1000)。
最后输出的就是每个类的预测。

 1.2 Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战

在这一部分，我们将使用PyTorch来实现VGG16网络，用于猫狗预测的二分类任务。我们将对VGG16的网络结构进行适当的修改，以适应我们的任务。

1.2.1 数据集准备

首先，我们需要准备用于猫狗二分类的数据集。数据集可以从Kaggle上下载，其中包含了大量的猫和狗的图片。在下载数据集后，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集文件夹命名为train,其中建立两个文件夹分别为cat和dog，每个文件夹里存放相应类别的图片。测试集命名为test，同理。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
 
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
 
# 加载数据集
train_dataset = ImageFolder("train", transform=transform)
test_dataset = ImageFolder("test", transform=transform)
 
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size)

1.2.2 构建VGG网络

import torch.nn as nn
 
class VGG16(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGG16, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            # Block 1
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            # Block 2
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            # Block 3
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            # Block 4
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            # Block 5
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 2)  # 输出层，二分类任务
        )
 
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = torch.flatten(x, 1)  # 展开特征图
        x = self.classifier(x)
        return x
 
# 初始化VGG16模型
vgg16 = VGG16()

在上述代码中，我们定义了一个VGG16类，其中self.features部分包含了5个卷积块，self.classifier部分包含了3个全连接层。

1.2.3 训练和评估模型

import torch.optim as optim
 
 
# 定义超参数
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
 
 
model = VGG16()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
 
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
 
# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
 
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
 
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{total_step}], Loss: {loss.item()}")
torch.save(model,'model/vgg16.pth')
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(images)
        print(outputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
 
    print(f"Accuracy on test images: {(correct / total) * 100}%")

在训练模型时，我们使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）作为分类任务的损失函数，并采用随机梯度下降（SGD）作为优化器。同时，我们将模型移动到GPU（如果可用）来加速训练过程。