目录

一、数据增强

1、什么是数据增强

2、目的

3、常用的数据增强方法

4、数据预处理

用法：

5、使用数据增强增加训练数据

二、保存最优模型

1、什么是保存最优模型

2、定义CNN模型

运行结果：

3、设置训练模式

4、设置测试模式、保存最优模型

5、开始训练模型

运行结果：

6、最优模型

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一、数据增强

1、什么是数据增强

        数据增强（data augmentation）是指通过对原始训练数据进行一系列变换和扩充，生成新的训练样本，以增加训练数据的多样性和数量，从而提升深度学习模型的泛化能力和鲁棒性。

2、目的

        模拟真实世界中的不同情况和变化，使模型对各种情况都能准确识别和预测。

3、常用的数据增强方法

        图像旋转：随机旋转图像一定角度，模拟不同角度观察物体的情况。

        图像翻转：随机水平或垂直翻转图像，模拟不同方向观察物体的情况。

        图像缩放：随机调整图像尺寸，模拟物体距离不同的情况。

        图像平移：随机平移图像一定距离，模拟物体在不同位置的情况。

        图像剪切：随机裁剪图像一部分，模拟物体遮挡的情况。

        图像亮度、对比度、饱和度调整：随机调整图像的亮度、对比度和饱和度，模拟不同光照条件下的情况。

        噪声添加：随机向图像中添加噪声，模拟真实世界中的噪声干扰。

        随机扰动：随机对图像进行拉伸、扭曲等几何变换，模拟物体形状的变化。

4、数据预处理

        用法：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset  # 导入打包加载库，Dataset表示数据集的抽象概念，可以被自定义的数据集继承和实现
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision import transformsdata_transforms = {'train':    # 训练集  也可以使用PIL库  smote 训练集transforms.Compose([  # transforms.Compose用于将多个图像预处理操作整合在一起transforms.Resize([300,300]),   # 使图像变换大小transforms.RandomRotation(45),   # 随机旋转，-42到45度之间随机选transforms.CenterCrop(256),    # 从中心开始裁剪[256.256]transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),  # 随机水平旋转，随机概率为0.5transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),  # 随机垂直旋转，随机概率0.5transforms.ColorJitter(brightness=0.2,contrast=0.1,saturation=0.1,hue=0.1),   # 随机改变图像参数，参数分别表示 亮度、对比度、饱和度、色温transforms.RandomGrayscale(p=0.1),  # 概率转换成灰度率，3通道就是R=G=Btransforms.ToTensor(),   # 将PIL图像或NumPy ndarray转换为tensor类型，并将像素值的范围从[0, 255]缩放到[0.0, 1.0]，默认把通道维度放在前面transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])  # 给定均值和标准差对图像进行标准化，前者为均值，后者为标准差，三个值表示三通道图像]),'valid':  # 验证集transforms.Compose([   # 整合图像处理的操作transforms.Resize([256,256]),   # 缩放图像尺寸transforms.ToTensor(),   # 转换为torch类型transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])    # 标准化])
} 

        注意：做了数据增强不代表模型训练效果一定会变好，大概率会变好

5、使用数据增强增加训练数据

class food_dataset(Dataset):   # food_dataset是自己创建的类名称，继承Dataset类def __init__(self,file_path,transform=None):   # 类的初始化,解析数据文件txt，file_path表示文件路径，transform可选的图像转换操作self.file_path = file_path  # 将文件地址传入self空间self.imgs = []self.labels = []self.transform = transform  # 将数据增强操作传入self空间with open(self.file_path) as f:  # 打开存放图片地址及其类别的文本文件train.txt，samples = [x.strip().split(' ') for x in f.readlines()]   # 遍历文件里的每一条数据，经过处理后存入sample列表，元祖的形式存放for img_path,label in samples:  # 遍历列表中的每个元组的每个元素self.imgs.append(img_path)   # 将图像的路径存入img列表self.labels.append(label)     # 将图片类别标签存入label列表
# 初始化:把图片目录加载到self.def __len__(self):    # 类实例化对象后，可以使用len函数测量对象的个数return len(self.imgs)   # 返回数据集中样本的总数def __getitem__(self, idx):   # 关键，可通过索引idx的形式获取每一个图片数据及标签image = Image.open(self.imgs[idx])   # 使用PIL库中的用法Image打开并识别图像，还不是tensorif self.transform:    # 判断是否有图像转换操作，上述定义默认为None，有则将pil图像数据转换为tensor类型image = self.transform(image)   # 图像处理为256*256，转换为tenorlabel = self.labels[idx]   # label还不是tensorlabel = torch.from_numpy(np.array(label,dtype=np.int64))  # 首先指定标签类型为int型，然后将其转换为numpy数组类型，然后再使用torch.from_numpy转换为torch类型return image,label  # 返回处理完的图片和标签# 次数导入上述定义函数中的参数
training_data = food_dataset(file_path = './trainda.txt',transform = data_transforms['train'])
test_data = food_dataset(file_path ='./testda.txt',transform = data_transforms['valid'])
# 判断当前使用的是cpu好事gpu
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")

其中trainda.txt文件内容为： （全篇博客使用）

testda.txt文件内容：

        其中的每个文件地址都有其对应的图片，数据量较大，训练时间会较长，如需使用，可私信发送打包文件。

        整篇文章所有代码连接为一份完整代码。

二、保存最优模型

1、什么是保存最优模型

        保存最优模型指的是在训练过程中，根据某个指标（如验证集准确率或损失函数值）的表现，选择最好的模型参数并将其保存下来，然后形成一个文件，后缀名为pt\ppt\t7。

        在深度学习中，模型的训练过程通常是通过迭代优化算法（如梯度下降）来不断调整模型的参数，以最小化目标函数（如损失函数）。在每个训练周期结束后，会使用验证集或测试集对模型进行评估，计算模型在该指标上的性能。

2、定义CNN模型

from torch import nnclass CNN(nn.Module):def __init__(self):   # 翰入大小 (3，256，256)super(CNN,self).__init__()self.conv1 = nn.Sequential(   # 将多个层组合成一起。nn.Conv2d(    # 2d一般用于图像，3d用于视频数据(多一个时间维度)，1d一般用于结构化的序in_channels=3,   # 图像通道个数，1表示灰度图(确定了卷积核 组中的个数)out_channels=16,   # 要得到几多少个特征图，卷积核的个数.kernel_size=5,   # 卷积核大小，5*5stride=1,   # 步长padding=2,   # 一般希望卷积核处理后的结果大小与处理前的数据大小相同，效果会比较好。那p),   #  输出的特征图为 (16，256，256)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2),   # 进行池化操作(2x2 区域)，输出结果为:(16，128，128))self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(16,32,5,1,2),   # 输出(32，128，128)nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2)  # 输出)self.conv3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(32,128,5,1,2),nn.ReLU(),)self.out = nn.Linear(128*64*64,20)   # 全连接def forward(self,x):   # 前向传播x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)x = self.conv3(x)   # 输出(64,128，64，64)x = x.view(x.size(0),-1)output = self.out(x)return output   # 返回输出结果model = CNN().to(device)  # 将卷积神经网络模型传入GPU
print(model)   # 打印当前模型的构造

        运行结果：

3、设置训练模式

def train(dataloader,model,loss_fn,optimizer):   # 传入参数 打包的数据，卷积模型，损失函数，优化器model.train()   # 表示模型开始训练batch_size_num = 1for x,y in dataloader:  # 遍历打包的图片及其对应的标签，其中batch为每一个数据的编号x,y = x.to(device), y.to(device)  # 把训练数据集和标签传入cpu或GPUpred = model.forward(x)   # 自动初始化 W权值loss = loss_fn(pred, y)   # 传入模型训练结果的预测值和真实值，通过交叉熵损失函数计算损失值L0optimizer.zero_grad()  # 梯度值清零loss.backward()     # 反向传播计算得到每个参数的梯度optimizer.step()    # 根据梯度更新网络参数loss = loss.item()   # 获取损失值if batch_size_num % 100 == 0:print(f"loss: {loss:>7f}[number:{batch_size_num}]")  # 打印损失值，右对齐，长度为7batch_size_num += 1    # 右下方传入的参数，表示训练轮数

4、设置测试模式、保存最优模型

best_acc = 0  # 初始化为0
def test(dataloader, model,loss_fn):   # 定义一个test函数，用于测试模型性能global best_acc    # 定义一个全局变量size = len(dataloader.dataset)   # 返回打包的图片总数num_batches = len(dataloader)   # 返回打包的包的个数model.eval()    # 表示模型进入测试模式test_loss,correct = 0,0   # 初始化两个值，一个用来存放总体损失值，一个存放预测准确的个数with torch.no_grad():   # 一个上下文管理器，关闭梯度计算。当你确认不会调用Tensor.backward()时可以减少for x,y in dataloader:  # 遍历数据加载器中测试集图片的图片及其标签x,y = x.to(device),y.to(device)   # 传入GPUpred = model.forward(x)   # 前向传播，返回预测结果test_loss += loss_fn(pred,y).item()  # 计算所有的损失值的和，item表示将tensor类型值转化为python标量correct += (pred.argmax(1)== y).type(torch.float).sum().item()   # 判断预测的值是等于真实值，返回布尔值，将其转换为0和1，然后求和# a = (pred.argmax(1)== y)  dim=1表示每一行中的最大值对应的索引号，dim=日表示每 b=(pred.argmax(1)==y).type(torch.float)test_loss /= num_batches   # 总体损失值除以数据条数得到平均损失值correct /= size   # 求准确率print(f"Test result:in Accuracy: {(100*correct)}%, Avg loss: {test_loss}")  # 表示准确率机器对应的损失值# acc_s.append(correct)# loss_s.append(test_loss)# 保存最优模型的前2种方法，模型扩展名一般为：py\pth\t7if correct > best_acc:  # 如果新训练得到的准确率大于前面已经求出来的准确率best_acc = correct   # 将新的准确率传入值best_acc
# 1、保存模型参数方法：保存权重和偏置 torch.save(model.state_dict(),path)  (w,b)
#         print(model.state_dict().key())  # 输出模型名称 CNN
#         torch.save(model.state_dict(),'best.pth')# 2、保存完整模型  保存包括模型的架构和参数（w,b,模型cnn）torch.save(model,'best.pt')loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()    # 创建交叉熵损失雨数对象，因为食物的类别是20
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)   # 创建一个优化器，SGD为随机梯度下降，Adam为一种自适应优化器

5、开始训练模型

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)  # 创建数据加载器，将训练集和测试集图片及其标签打包
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)epochs = 150   # 设置模型训练的轮数，不停更新模型参数，找到最优值
acc_s = []  # 初始化了两个空列表，用于存储模型在每个epoch结束时的准确率和损失值
loss_s = []
for t in range(epochs):   # 遍历轮数print(f"Epoch {t+1}\n---------------------------")   # 表示轮数展示train(train_dataloader,model,loss_fn,optimizer)   # 调用函数train传入训练集数据加载器、初始化的模型、损失函数、优化器test(test_dataloader, model, loss_fn)  # 上述训练集训练完后有了初步的模型，现传入测试集然后在对其进行测试，然后保存模型，然后进行迭代轮数，每每遇到最大准确率则重新保存新的模型

        运行结果：

6、最优模型

        训练结束得到当前训练的最优模型，其为pt\pth\t7文件，此时该文件即为当前模型，可直接调用该文件使用。