- ???? 本文为????365天深度学习训练营 中的学习记录博客
- ???? 原作者：K同学啊
一、理论基础
1.前言
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如GoogLenet，VGG-16，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），进而训练出更深的CNN网络。
今天我们要介绍的是DenseNet模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（feature reuse）。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。
2.设计理念
相比ResNet，DenseNet提出了一个更激进的密集连接机制：即互相连接所有的层，具体来说就是每个层都会接受其前面所有层作为其额外的输入。
图1为ResNet网络的残差连接机制，作为对比，图2为DenseNet的密集连接机制。可以看到，ResNet是每个层与前面的某层（一般是2~4层）短路连接在一起，连接方式是通过元素相加。而在DenseNet中，每个层都会与前面所有层在channel维度上连接（concat）在一起（即元素叠加），并作为下一层的输入。
对于一个L LL层的网络，DenseNet共包含 L ( L + 1 ) 2 \frac{L(L+1)}{2}
2
L(L+1)
个连接，相比ResNet，这是一种密集连接。而且DenseNet是直接concat来自不同层的特征图，这可以实现特征重用，提升效率，这一特点是DenseNet与ResNet最主要的区别。
ResNet是跨层相加，输入和输出的公式是
3.网络结构
具体介绍网络的具体实现细节如图4所示。
CNN网络一般要经过Pooling或者stride>1的Conv来降低特征图的大小，而DenseNet的密集连接方式需要特征图大小保持一致。为了解决这个问题，DenseNet网络中使用DenseBlock+Transition的结构，其中DenseBlock是包含很多层的模块，每个层的特征图大小相同，层与层之间采用密集连接方式。而Transition层是连接两个相邻的DenseBlock，并且通过Pooling使特征图大小降低。图5给出了DenseNet的网路结构，它共包含4个DenseBlock，各个DenseBlock之间通过Transition层连接在一起。
在DenseBlock中，各个层的特征图大小一致，可以在channel维度上连接。DenseBlock中的非线性组合函数H ( ⋅ ) H(\cdot)H(⋅)的是 BN+ReLU+3x3 Conv 的结构，如图6所示。另外值得注意的一点是，与ResNet不同，所有DenseBlock中各个层卷积之后均输出k个特征图，即得到的特征图的channel数为k ，或者说采用k kk个卷积核。k 在DenseNet称为growth rate，这是一个超参数。一般情况下使用较小的k （比如12），就可以得到较佳的性能。
在这里插入图片描述
由于后面层的输入会非常大，DenseBlock内部可以采用bottleneck层来减少计算量，主要是原有的结构中增加1x1 Conv，如图7所示，即BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU+3x3 Conv，称为DenseNet-B结构。其中1x1 Conv得到4 k 4k4k个特征图它起到的作用是降低特征数量，从而提升计算效率。
对于Transition层，它主要是连接两个相邻的DenseBlock，并且降低特征图大小。Transition层包括一个1x1的卷积和2x2的AvgPooling，结构为BN+ReLU+1x1Conv+2x2AvgPooling。另外，Transition层可以起到压缩模型的作用。假定Transition层的上接DenseBlock得到的特征图channels数为m mm，Transition层可以产生⌊ θ m ⌋ \lfloor\theta m\rfloor⌊θm⌋个特征（通过卷积层），其中θ ∈ ( 0 , 1 ] \theta \in (0,1]θ∈(0,1]是压缩系数（compression rate）。当 θ = 1 \theta=1θ=1时，特征个数经过Transition层没有变化，即无压缩，而当压缩系数小于1时，这种结构称为DenseNet-C，文中使用θ = 0.5 \theta=0.5θ=0.5。对于使用bottleneck层的DenseBlock结构和压缩系数小于1的Transition组合结构称为DenseNet-BC。
对于ImageNet数据集，图片输入大小为224 × 224 224\times 224224×224，网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC，其首先是一个stride=2的7x7卷积层，然后是一个stride=2的3x3 MaxPooling层，后面才进入DenseBlock。ImageNet数据集所采用的网络配置如表1所示：
4.与其他算法效果对比
二、 前期准备
1.设置GPU
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device
2.导入数据
import os,PIL,random,pathlib
data_dir = r'/home/aiusers/space_yjl/深度学习训练营/进阶/第J3-1周：DenseNet算法 实现乳腺癌识别/J3-data'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
data_paths = list(data_dir.glob('*'))
data_paths
# classeNames = [str(path).split("\\")[1] for path in data_paths]
# classeNames
classeNames = [str(path).split("/")[8] for path in data_paths]
classeNames
total_datadir =r'/home/aiusers/space_yjl/深度学习训练营/进阶/第J3-1周：DenseNet算法 实现乳腺癌识别/J3-data'
# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.****.net/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize([224, 224]), # 将输入图片resize成统一尺寸
transforms.ToTensor(), # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
transforms.Normalize( # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])
total_data = datasets.ImageFolder(total_datadir,transform=train_transforms)
total_data
total_data.class_to_idx
3.划分数据集
train_size = int(0.8 * len(total_data))
test_size = len(total_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size])
train_dataset, test_dataset
train_size,test_size
4.定义数据加载器
batch_size = 32
train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
num_workers=1)
test_dl = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
num_workers=1)
for X, y in test_dl:
print("Shape of X [N, C, H, W]: ", X.shape)
print("Shape of y: ", y.shape, y.dtype)
break
a=train_dl.dataset
三、搭建网络模型
- DenseLayer模块
self.add_module() 函数用于向类中添加一个子模块。
在这段代码中，self.add_module(‘name’, module) 被用于将不同的模块添加到 DenseLayer 类中。这些模块可以是任何继承自 nn.Module 的子类，例如批标准化层 (nn.BatchNorm2d)、ReLU 激活函数 (nn.ReLU)、卷积层 (nn.Conv2d) 等。
该函数的参数包括一个字符串 ‘name’，用于给该模块命名，以及一个模块实例 module，用于表示要添加的模块对象。在代码中，每个模块都按顺序添加到 DenseLayer 类中。
通过使用 self.add_module() 函数，这些子模块被存储在 DenseLayer 类的内部，成为该类的属性。这样，在类的其他方法中，可以通过引用这些属性来访问和操作这些模块，例如在 forward() 方法中使用 super().forward(x) 调用父类模块的前向传播方法。
总之，self.add_module() 函数的作用是将子模块添加到类中，并为这些模块提供属性名以便后续引用和操作。
from collections import OrderedDict
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class DenseLayer(nn.Sequential):
def __init__(self, in_channel, growth_rate, bn_size, drop_rate):
super(DenseLayer, self).__init__()
self.add_module('norm1', nn.BatchNorm2d(in_channel))
self.add_module('relu1', nn.ReLU(inplace=True))
self.add_module('conv1', nn.Conv2d(in_channel, bn_size*growth_rate,
kernel_size=1, stride=1, bias=False))
self.add_module('norm2', nn.BatchNorm2d(bn_size*growth_rate))
self.add_module('relu2', nn.ReLU(inplace=True))
self.add_module('conv2', nn.Conv2d(bn_size*growth_rate, growth_rate,
kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False))
self.drop_rate = drop_rate
def forward(self, x):
new_feature = super(DenseLayer, self).forward(x)
if self.drop_rate>0:
new_feature = F.dropout(new_feature, p=self.drop_rate, training=self.training)
return torch.cat([x, new_feature], 1)
- DenseBlock模块
''' DenseBlock '''
class DenseBlock(nn.Sequential):
def __init__(self, num_layers, in_channel, bn_size, growth_rate, drop_rate):
super(DenseBlock, self).__init__()
for i in range(num_layers):
layer = DenseLayer(in_channel+i*growth_rate, growth_rate, bn_size, drop_rate)
self.add_module('denselayer%d'%(i+1,), layer)
- Transition模块
''' Transition layer between two adjacent DenseBlock '''
class Transition(nn.Sequential):
def __init__(self, in_channel, out_channel):
super(Transition, self).__init__()
self.add_module('norm', nn.BatchNorm2d(in_channel))
self.add_module('relu', nn.ReLU(inplace=True))
self.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
kernel_size=1, stride=1, bias=False))
self.add_module('pool', nn.AvgPool2d(2, stride=2))
- 构建DenseNet
nn.Sequential是PyTorch中的一个模型容器，它按照给定的顺序依次执行一系列的神经网络模块（layers）。在构建神经网络时，我们可以使用nn.Sequential来简化代码。
OrderedDict是Python中的一种有序字典数据结构，它保留了元素添加的顺序。在神经网络中，我们可以使用OrderedDict来指定模型的层次结构。
class DenseNet(nn.Module):
def __init__(self, growth_rate=32, block_config=(6,12,24,16), init_channel=64,
bn_size=4, compression_rate=0.5, drop_rate=0, num_classes=1000):
'''
:param growth_rate: (int) number of filters used in DenseLayer, `k` in the paper
:param block_config: (list of 4 ints) number of layers in eatch DenseBlock
:param init_channel: (int) number of filters in the first Conv2d
:param bn_size: (int) the factor using in the bottleneck layer
:param compression_rate: (float) the compression rate used in Transition Layer
:param drop_rate: (float) the drop rate after each DenseLayer
:param num_classes: (int) 待分类的类别数
'''
super(DenseNet, self).__init__()
# first Conv2d
self.features = nn.Sequential(OrderedDict([
('conv0', nn.Conv2d(3, init_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)),
('norm0', nn.BatchNorm2d(init_channel)),
('relu0', nn.ReLU(inplace=True)),
('pool0', nn.MaxPool2d(3, stride=2, padding=1))
]))
# DenseBlock
num_features = init_channel
for i, num_layers in enumerate(block_config):
block = DenseBlock(num_layers, num_features, bn_size, growth_rate, drop_rate)
self.features.add_module('denseblock%d'%(i+1), block)
num_features += num_layers*growth_rate
if i != len(block_config)-1:
transition = Transition(num_features, int(num_features*compression_rate))
self.features.add_module('transition%d'%(i+1), transition)
num_features = int(num_features*compression_rate)
# final BN+ReLU
self.features.add_module('norm5', nn.BatchNorm2d(num_features))
self.features.add_module('relu5', nn.ReLU(inplace=True))
# 分类层
self.classifier = nn.Linear(num_features, num_classes)
# 参数初始化
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight)
elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
nn.init.constant_(m.bias, 0)
nn.init.constant_(m.weight, 1)
elif isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.constant_(m.bias, 0)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = F.avg_pool2d(x, 7, stride=1).view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(x)
return x
- 构建densenet121
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using {} device".format(device))
densenet121 = DenseNet(init_channel=64,
growth_rate=32,
block_config=(6,12,24,16),
num_classes=len(classeNames))
model = densenet121.to(device)
model
四、 训练模型
1. 设置超参数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate = 1e-4 # 学习率
opt = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR(opt, base_lr=1e-5, max_lr=1e-3)
# scheduler.step() # 更新优化器的学习率（需要加上这行）
2. 编写训练函数
# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
size = len(dataloader.dataset) # 训练集的大小，一共60000张图片
num_batches = len(dataloader) # 批次数目，1875（60000/32）
train_loss, train_acc = 0, 0 # 初始化训练损失和正确率
for X, y in dataloader: # 获取图片及其标签
X, y = X.to(device), y.to(device)
# 计算预测误差
pred = model(X) # 网络输出
loss = loss_fn(pred, y) # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
# 反向传播
optimizer.zero_grad() # grad属性归零
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 每一步自动更新
# scheduler.step() # 更新优化器的学习率（需要加上这行）
# 记录acc与loss
train_acc += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
train_loss += loss.item()
train_acc /= size
train_loss /= num_batches
return train_acc, train_loss
- 编写测试函数
def test (dataloader, model, loss_fn):
size = len(dataloader.dataset) # 测试集的大小，一共10000张图片
num_batches = len(dataloader) # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
test_loss, test_acc = 0, 0
# 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
with torch.no_grad():
for imgs, target in dataloader:
imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
# 计算loss
target_pred = model(imgs)
loss = loss_fn(target_pred, target)
test_loss += loss.item()
test_acc += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()
test_acc /= size
test_loss /= num_batches
return test_acc, test_loss
- 正式训练
epochs = 20
train_loss = []
train_acc = []
test_loss = []
test_acc = []
for epoch in range(epochs):
model.train()
epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
model.eval()
epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
train_acc.append(epoch_train_acc)
train_loss.append(epoch_train_loss)
test_acc.append(epoch_test_acc)
test_loss.append(epoch_test_loss)
template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')
五、 结果可视化
import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc