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【git】git常用命令&提交规范

开源分享 2024-08-01 阅读 28
import collections
import math
import os
import shutil
import pandas as pd
from mxnet import gluon, init, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

获取并组织数据集

比赛数据集分为训练集和测试集,其中训练集包含50000张、测试集包含300000张图像。 在测试集中,10000张图像将被用于评估,而剩下的290000张图像将不会被进行评估,包含它们只是为了防止手动标记测试集并提交标记结果。 两个数据集中的图像都是png格式,高度和宽度均为32像素并有三个颜色通道(RGB)。 这些图片共涵盖10个类别:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。

下载数据集

为了便于入门,[我们提供包含前1000个训练图像和5个随机测试图像的数据集的小规模样本]

#@save
d2l.DATA_HUB['cifar10_tiny'] = (d2l.DATA_URL + 'kaggle_cifar10_tiny.zip',
                                '2068874e4b9a9f0fb07ebe0ad2b29754449ccacd')

# 如果使用完整的Kaggle竞赛的数据集,设置demo为False
demo = True

if demo:
    data_dir = d2l.download_extract('cifar10_tiny')
else:
    data_dir = '../data/cifar-10/'

[整理数据集]

我们需要整理数据集来训练和测试模型。 首先,我们用以下函数读取CSV文件中的标签,它返回一个字典,该字典将文件名中不带扩展名的部分映射到其标签。

#@save
def read_csv_labels(fname):
    """读取fname来给标签字典返回一个文件名"""
    with open(fname, 'r') as f:
        # 跳过文件头行(列名)
        lines = f.readlines()[1:]
    tokens = [l.rstrip().split(',') for l in lines]
    return dict(((name, label) for name, label in tokens))

labels = read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'trainLabels.csv'))
print('# 训练样本 :', len(labels))
print('# 类别 :', len(set(labels.values())))

[将验证集从原始的训练集中拆分出来]

接下来,我们定义reorg_train_valid函数来[将验证集从原始的训练集中拆分出来]。 此函数中的参数valid_ratio是验证集中的样本数与原始训练集中的样本数之比。 更具体地说,令𝑛n等于样本最少的类别中的图像数量,而𝑟r是比率。 验证集将为每个类别拆分出max(⌊𝑛𝑟⌋,1)max(⌊nr⌋,1)张图像。 让我们以valid_ratio=0.1为例,由于原始的训练集有50000张图像,因此train_valid_test/train路径中将有45000张图像用于训练,而剩下5000张图像将作为路径train_valid_test/valid中的验证集。 组织数据集后,同类别的图像将被放置在同一文件夹下。

#@save
def copyfile(filename, target_dir):
    """将文件复制到目标目录"""
    os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
    shutil.copy(filename, target_dir)

#@save
def reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio):
    """将验证集从原始的训练集中拆分出来"""
    # 训练数据集中样本最少的类别中的样本数
    n = collections.Counter(labels.values()).most_common()[-1][1]
    # 验证集中每个类别的样本数
    n_valid_per_label = max(1, math.floor(n * valid_ratio))
    label_count = {}
    for train_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'train')):
        label = labels[train_file.split('.')[0]]
        fname = os.path.join(data_dir, 'train', train_file)
        copyfile(fname, os.path.join(data_dir, 'train_valid_test',
                                     'train_valid', label))
        if label not in label_count or label_count[label] < n_valid_per_label:
            copyfile(fname, os.path.join(data_dir, 'train_valid_test',
                                         'valid', label))
            label_count[label] = label_count.get(label, 0) + 1
        else:
            copyfile(fname, os.path.join(data_dir, 'train_valid_test',
                                         'train', label))
    return n_valid_per_label

下面的reorg_test函数用来[在预测期间整理测试集,以方便读取]。

#@save
def reorg_test(data_dir):
    """在预测期间整理测试集,以方便读取"""
    for test_file in os.listdir(os.path.join(data_dir, 'test')):
        copyfile(os.path.join(data_dir, 'test', test_file),
                 os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', 'test',
                              'unknown'))

最后,我们使用一个函数来[调用前面定义的函数]read_csv_labelsreorg_train_validreorg_test

def reorg_cifar10_data(data_dir, valid_ratio):
    labels = read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'trainLabels.csv'))
    reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio)
    reorg_test(data_dir)

在这里,我们只将样本数据集的批量大小设置为32。 在实际训练和测试中,应该使用Kaggle竞赛的完整数据集,并将batch_size设置为更大的整数,例如128。 我们将10%的训练样本作为调整超参数的验证集。

batch_size = 32 if demo else 128
valid_ratio = 0.1
reorg_cifar10_data(data_dir, valid_ratio)

[图像增广]

我们使用图像增广来解决过拟合的问题。例如在训练中,我们可以随机水平翻转图像。 我们还可以对彩色图像的三个RGB通道执行标准化。 下面,我们列出了其中一些可以调整的操作。

transform_train = gluon.data.vision.transforms.Compose([
    # 在高度和宽度上将图像放大到40像素的正方形
    gluon.data.vision.transforms.Resize(40),
    # 随机裁剪出一个高度和宽度均为40像素的正方形图像,
    # 生成一个面积为原始图像面积0.64~1倍的小正方形,
    # 然后将其缩放为高度和宽度均为32像素的正方形
    gluon.data.vision.transforms.RandomResizedCrop(32, scale=(0.64, 1.0),
                                                   ratio=(1.0, 1.0)),
    gluon.data.vision.transforms.RandomFlipLeftRight(),
    gluon.data.vision.transforms.ToTensor(),
    # 标准化图像的每个通道
    gluon.data.vision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                           [0.2023, 0.1994, 0.2010])])

在测试期间,我们只对图像执行标准化,以消除评估结果中的随机性。

transform_test = gluon.data.vision.transforms.Compose([
    gluon.data.vision.transforms.ToTensor(),
    gluon.data.vision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465],
                                           [0.2023, 0.1994, 0.2010])])

读取数据集

接下来,我们[读取由原始图像组成的数据集],每个样本都包括一张图片和一个标签。

train_ds, valid_ds, train_valid_ds, test_ds = [
    gluon.data.vision.ImageFolderDataset(
        os.path.join(data_dir, 'train_valid_test', folder))
    for folder in ['train', 'valid', 'train_valid', 'test']]

在训练期间,我们需要[指定上面定义的所有图像增广操作]。 当验证集在超参数调整过程中用于模型评估时,不应引入图像增广的随机性。 在最终预测之前,我们根据训练集和验证集组合而成的训练模型进行训练,以充分利用所有标记的数据。

train_iter, train_valid_iter = [gluon.data.DataLoader(
    dataset.transform_first(transform_train), batch_size, shuffle=True,
    last_batch='discard') for dataset in (train_ds, train_valid_ds)]

valid_iter = gluon.data.DataLoader(
    valid_ds.transform_first(transform_test), batch_size, shuffle=False,
    last_batch='discard')

test_iter = gluon.data.DataLoader(
    test_ds.transform_first(transform_test), batch_size, shuffle=False,
    last_batch='keep')

定义[模型]

在这里,我们基于HybridBlock类构建剩余块

class Residual(nn.HybridBlock):
    def __init__(self, num_channels, use_1x1conv=False, strides=1, **kwargs):
        super(Residual, self).__init__(**kwargs)
        self.conv1 = nn.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding=1,
                               strides=strides)
        self.conv2 = nn.Conv2D(num_channels, kernel_size=3, padding=1)
        if use_1x1conv:
            self.conv3 = nn.Conv2D(num_channels, kernel_size=1,
                                   strides=strides)
        else:
            self.conv3 = None
        self.bn1 = nn.BatchNorm()
        self.bn2 = nn.BatchNorm()

    def hybrid_forward(self, F, X):
        Y = F.npx.relu(self.bn1(self.conv1(X)))
        Y = self.bn2(self.conv2(Y))
        if self.conv3:
            X = self.conv3(X)
        return F.npx.relu(Y + X)

接下来,我们定义Resnet-18模型。

def resnet18(num_classes):
    net = nn.HybridSequential()
    net.add(nn.Conv2D(64, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
            nn.BatchNorm(), nn.Activation('relu'))

    def resnet_block(num_channels, num_residuals, first_block=False):
        blk = nn.HybridSequential()
        for i in range(num_residuals):
            if i == 0 and not first_block:
                blk.add(Residual(num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))
            else:
                blk.add(Residual(num_channels))
        return blk

    net.add(resnet_block(64, 2, first_block=True),
            resnet_block(128, 2),
            resnet_block(256, 2),
            resnet_block(512, 2))
    net.add(nn.GlobalAvgPool2D(), nn.Dense(num_classes))
    return net

在训练开始之前我们使用Xavier初始化。

def get_net(devices):
    num_classes = 10
    net = resnet18(num_classes)
    net.initialize(ctx=devices, init=init.Xavier())
    return net

loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

定义[训练函数]

我们将根据模型在验证集上的表现来选择模型并调整超参数。 下面我们定义了模型训练函数train

def train(net, train_iter, valid_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
          lr_decay):
    trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd',
                            {'learning_rate': lr, 'momentum': 0.9, 'wd': wd})
    num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer()
    legend = ['train loss', 'train acc']
    if valid_iter is not None:
        legend.append('valid acc')
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
                            legend=legend)
    for epoch in range(num_epochs):
        metric = d2l.Accumulator(3)
        if epoch > 0 and epoch % lr_period == 0:
            trainer.set_learning_rate(trainer.learning_rate * lr_decay)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            timer.start()
            l, acc = d2l.train_batch_ch13(
                net, features, labels.astype('float32'), loss, trainer,
                devices, d2l.split_batch)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0])
            timer.stop()
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2],
                              None))
        if valid_iter is not None:
            valid_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpus(net, valid_iter,
                                                   d2l.split_batch)
            animator.add(epoch + 1, (None, None, valid_acc))
    measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, '
                f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}')
    if valid_iter is not None:
        measures += f', valid acc {valid_acc:.3f}'
    print(measures + f'\n{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f}'
          f' examples/sec on {str(devices)}')

[训练和验证模型]

现在,我们可以训练和验证模型了,而以下所有超参数都可以调整。 例如,我们可以增加周期的数量。当lr_periodlr_decay分别设置为4和0.9时,优化算法的学习速率将在每4个周期乘以0.9。 为便于演示,我们在这里只训练20个周期。

devices, num_epochs, lr, wd = d2l.try_all_gpus(), 20, 0.02, 5e-4
lr_period, lr_decay, net = 4, 0.9, get_net(devices)
net.hybridize()
train(net, train_iter, valid_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period,
      lr_decay)

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