正文
以Mnist为例从头开始自己建立数据集，搭建resnet34,识别Mnist
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写在前面：
本人小白研一，刚开始学习深度学习，将自己的第一个实验过程总结下来，看了很多的大牛的博客，在下面的程序中也参考了很多大牛的博客。在刚开始入门的学习的时候，直接编写程序下载数据集，但是后来觉得可能会用到自己手动构建数据集。所以自己参考了一些博客，尝试了从自己手动构造数据集——搭建Resnet34网络——训练——验证的一整个过程。下面将自己的实验过程记录如下。本文重点介绍自己构建数据集与神经网络搭建部分
本人才疏学浅，刚入门，有错误纰漏的地方恳请各位批评指正。
第一章：
首先需要自己构建Mnist数据集，当然也可以自己从网络上下载。在这里，由于本人有点作，想尝试自己构造数据集，话不多说，直接贴代码
#!/usr/bin/env python 3.6
#_*_coding:utf-8 _*_
#@Time :2019/11/7 9:10
#@Author :控制工程小白
#@FileName: 自己制作Mnist数据集.py #@Software: PyCharm
import torch
import torchvision
from skimage import io
#import os
mnist_train=torchvision.datasets.MNIST('./make_mnistdata',train=True,download=True)#首先下载数据集，并数据分割成训练集与数据集
mnist_test=torchvision.datasets.MNIST('./make_mnistdata',train=False,download=True)
print('testset:',len(mnist_test))
#txt_path = "G:/Mnist_Recognition/mnist_label.txt"
# if not os.path.exists(txt_path):
# os.makedirs(txt_path)
f=open("./mnist_test.txt",'w')#在指定路径之下生成.txt文件
for i,(img,label) in enumerate(mnist_test):
img_path = "./mnist_test/" + str(i) + ".jpg"
io.imsave(img_path, img)#将图片数据以图片.jpg格式存在指定路径下
img_paths=img_path+str(i)+".jpg"
f.write(img_path+' '+str(label)+'\n')#将路径与标签组合成的字符串存在.txt文件下
f.close()#关闭文件
注意，在运行这段代码之前应该在根目录下新建一个mnist_train文件夹用于存放训练集的图片，新建mnist_test文件夹用于存放测试集的图片，运行这段代码之后会生成一个mnist_test.txt与mnist_train.txt 文件，用来储存各个字符串，这个字符串由每个图片的路径与对应的标签组成，至于这样做有什么用，请看下文。贴一下上述代码运行结果
第二章：
下面将会用到上一章生成的.txt 文件，先上代码
#!/usr/bin/env python 3.6
#_*_coding:utf-8 _*_
#@Time :2019/11/7 11:38
#@Author :控制工程小白
#@FileName: My_dataset.py #@Software: PyCharm
from PIL import Image
import torch
from torch.utils import data
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
class MyDataset(data.Dataset):
def __init__(self,datatxt,transform=None,target_transform=None):
super(MyDataset,self).__init__()
fh=open(datatxt,'r')#读取标签文件.txt
imgs=[]#暂时定义一个空的列表
for line in fh:
line.strip('\n')#出去字符串末尾的空格、制表符
words=line.split()#将路径名与标签分离出来
imgs.append((words[0],int(words[1])))#word[0]表示图片的路径名，word[1]表示该数字图片对应的标签
self.imgs=imgs
self.transform=transform
self.target_transform=target_transform
#self.loader=loader
def __getitem__(self, index):
fn,label=self.imgs[index]#fn表示图片的路径
img = Image.open(fn)#.convert('RGB'),这里时候需要转换成RGB图像视神经网络结构而定，读取文件的路径名，也即打开图片
if self.transform is not None:
img=self.transform(img)
return img,label#返回图片与标签
def __len__(self):
return len(self.imgs)
这段代码构造了一个类，用于获取刚刚建立的数据集，思想就是读取刚刚建立的.txt文件，将其中的图片的路径名与该图片对应的标签分离，然后根据根据图片的路径名获取数据集。
第三章：
搭建神经网络，随着深度学习的发展，已经出现了很多种神经网络，一般而言，神经网络越深越好，但是神经网络的维度太深的话，会导致神经网络过拟合，于是开发者开发了一种残差神经网络Resnet，它是由很多个残差快组成，每个残差块都包含跳连接，防止过拟合，这样可以达到网络更深同时性能不会受到过拟合的影响。
下面直接贴Resnet34代码
#!/usr/bin/env python 3.6
#_*_coding:utf-8 _*_
#@Time :2019/11/7 15:44
#@Author :hujinzhou
#@FileName: neural_network4.py #@Software: PyCharm import torch.nn as nn
class Reslock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(Reslock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) if in_channels != out_channels:
self.downsample = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=2),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
else: self.downsample = None def forward(self, x):
identity = x out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out) out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out) if self.downsample is not None:
identity = self.downsample(x) out += identity
out = self.relu(out) return out class ResNet34(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(ResNet34, self).__init__() self.first = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, 7, 2, 3),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(3, 1, 1)
) self.layer1 = self.make_layer(64, 64, 3, 1) self.layer2 = self.make_layer(64, 128, 4, 2)
self.layer3 = self.make_layer(128, 256, 6, 2)
self.layer4 = self.make_layer(256, 512, 3, 2) self.avg_pool = nn.AvgPool2d(2)
self.fc = nn.Linear(512, num_classes) def make_layer(self, in_channels, out_channels, block_num, stride):
layers = [] layers.append(Reslock(in_channels, out_channels, stride)) for i in range(block_num - 1):
layers.append(Reslock(out_channels, out_channels, 1)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x):
x = self.first(x)
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.layer3(x)
x = self.layer4(x)
x = self.avg_pool(x) # x.size()[0]: batch size
x = x.view(x.size()[0], -1)
x = self.fc(x)
return x
第四章：
上述过程弄好了，下面的过程就非常简单了，下面直接训练并识别验证就可以了，训练代码与验证代码就很简单了，在本文中直接贴训练结果图与识别精度图
