数据准备

CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets (toronto.edu)在上述网站中下载Python版本的CIFAR-10数据集。

下载后的压缩包解压后会得到几个文件如下：

对应的data_batch_1 ~ data_batch_5 是划分好的训练数据，每个文件里包含10000张图片，test_batch 是测试集数据，也包含10000张图片。他们的结构是一样的，需要分别对这些data_bach进行处理。

查阅相关文献可知，对应的data_batch都是使用的pickle库进行处理获得的。所以在处理该文件时，也需要使用pickle库进行读取。

编写一段代码脚本，将原来文件拆解成图片，并将训练集图片与测试集图片分别保存在train和test文件夹中可以得到如下图所示结果。

如上图所示，可知对应的训练集数据为5万张，测试集数据为1万张。

对应代码运行结果如下图所示

TIP：其他可选方案，其实torchvision库中的CIFAR库是可以直接加载的。使用代码torchvision.datasets.CIFAR10就可以直接调用库中的数据集。在此，直接下载完全部图片后再进行处理，会更加方便。

torchvision.datasets.CIFAR10用于加载 CIFAR-10 数据集。参数包括：

root：数据集存放的根目录。

train：True 表示加载训练集，False 表示加载测试集。

download：是否下载数据集，如果设置为 True，数据集将会被自动下载到 root 目录下。

transform：用于对数据进行转换的操作。

对上述数据集中数据进行归一化、图像增强等操作。

<code>import torchvision.transforms as transforms

# 定义图像预处理操作

transform_train = transforms.Compose([

    transforms.RandomCrop(32, padding=4),  # 随机裁剪，数据增强

    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转，数据增强

    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量

    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化

])

使用随机裁剪、水平翻转技术进行数据增强操作，提高后续模型的特征提取能力。

模型构建

使用 PyTorch 构建卷积神经网络模型。设计合适的网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。搭建的卷积神经网络结构图如下所示

import torch

from torch import nn

from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Linear, Flatten

class Module(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Module, self).__init__()

        self.model1 = Sequential(  # 效果同上

            Conv2d(3, 32, 5, padding=2),

            MaxPool2d(2),

            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),

            MaxPool2d(2),

            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),

            MaxPool2d(2),

            Flatten(),

            Linear(1024, 64),

            Linear(64, 10)

        )

    def forward(self, x):

        x = self.model1(x)

        return x

if __name__ == '__main__':

    # 验证网络正确性

    model = Module()

    input = torch.ones((64, 3, 32, 32))

    output = model(input)

    print(output.shape)  # torch.Size([64, 10])

该卷积神经网络包含了一个卷积层 (Conv2d)，输入通道数为3，输出通道数为32，卷积核大小为5x5，使用零填充（padding=2）。一个最大池化层 (MaxPool2d)，池化窗口大小为2x2。另一个卷积层，输入通道数为32，输出通道数为32，卷积核大小为5x5，同样使用零填充。另一个最大池化层，池化窗口大小为2x2。还有一个卷积层，输入通道数为32，输出通道数为64，卷积核大小为5x5，零填充。再接一个最大池化层，池化窗口大小为2x2。

然后是将特征展平的层 (Flatten)，用于将卷积层输出的特征张量展平成一维向量。

接着是一个全连接层 (Linear)，输入大小为1024，输出大小为64。

最后是另一个全连接层，输入大小为64，输出大小为10。这里的10代表着输出类别的数量。

后面函数解释：

def forward(self, x)是模型的前向传播函数，定义了数据从输入到输出的流程。

x = self.model1(x)：这里将输入数据 x 输入到 model1 中，进行前向传播计算。

return x：返回模型的输出结果。

if __name__ == '__main__':：这是Python中的常用写法，用于判断当前脚本是否作为主程序执行。

model = Module()：创建了一个模型对象 model，实例化了前面定义的 Module 类。

input = torch.ones((64, 3, 32, 32))：创建了一个大小为64x3x32x32的张量作为输入数据，表示64个样本，每个样本的图像大小为32x32，通道数为3（假设是RGB图像）。

output = model(input)：将输入数据输入到模型中进行前向传播计算，得到输出结果。

print(output.shape)：打印输出结果的形状，这里输出的形状为 torch.Size([64, 10])，表示有64个样本，每个样本对应一个长度为10的输出向量，其中每个元素表示对应类别的预测分数或概率。

对应构建的卷积神经网络结构图如下图所示：

模型训练

定义损失函数和优化器。将数据集分为训练集和验证集。在训练集上训练模型，通过验证集调整模型参数，避免过拟合。

<code># 6损失函数

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 7优化器

learning_rate = 1e-2

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 8设置训练网络的一些参数

total_train_step = 0  # 记录训练次数

total_test_step = 0  # 记录测试次数

epoch = 10  # 训练的轮数

损失函数、优化器如上所示，损失函数使用交叉熵损失函数，优化器中学习率learning rate为0.01，优化器使用SGD优化器。

模型评估

使用测试集评估模型性能，计算准确率等指标。

随着训练次数增加，模型在测试集上面的整体损失LOSS一直在下降，正确率一直在提升。训练准确率在第34轮训练时到达66.7%

可视化展示

通过表格展示准确率等实验结果。绘制准确率和损失函数随训练轮次变化的曲线图。随机选取部分图像，展示模型的预测结果和真实标签。

此处的可视化使用了tensorboard展示板结合日志文件进行展示

<code>tensorboard --logdir=logs

logs代表着日志文件对应的文件夹所在位置

使用上面代码进行读取代码运行产生的日志文件。

TIP：日志文件所在的文件夹路径中不能存在中文路径，否则会报错。

<code>import torch

import torchvision.transforms as transforms

from torch.utils.data import DataLoader

from torchvision.datasets import CIFAR10

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 加载测试数据集

test_data = CIFAR10(root="data", train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)code>

test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=16, shuffle=True)

# 定义类别名称

classes = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

# 加载模型

model = torch.load(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\计算机视觉实验\实验2\CIFAR-10\200轮训练权重\model_34.pth")  # 假设模型保存在 model.pth 中

# 设置模型为评估模式

model.eval()

# 从测试数据集中随机选择一批图像和标签

images, labels = next(iter(test_loader))

# 对图像进行预测

with torch.no_grad():

    outputs = model(images)

    _, predicted = torch.max(outputs, 1)

# 将图像、预测结果和真实标签组合在一起并展示

fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(12, 12))

for i, ax in enumerate(axes.flat):

    image = images[i].permute(1, 2, 0)  # 将图像从 (C, H, W) 转换为 (H, W, C)

    label = labels[i]

    prediction = predicted[i]

    ax.imshow(image)

    ax.axis('off')

    ax.set_title(f'Predicted: {classes[prediction]}, Actual: {classes[label]}',fontsize=10)

plt.show()

识别效果如上图所示.