李宏毅深度学习笔记
《深度学习原理Pytorch实战》
https://blog.csdn.net/peter6768/article/details/135712687

迁移学习

实际应用中很多任务的数据的标注成本很高，无法获得充足的训练数据，这种情况可以使用迁移学习(transfer learning)。假设A、B是两个相关的任务，A任务有很多训练数据，就可以把从A任务中学习到的某些可以泛化知识迁移到B任务。

有了迁移学习技术，我们便可以将神经网络像软件模块一样进行拼装和重复利用。例如，我们可以将在大数据集上训练好的大型网络迁移到小数据集上，从而只需经过少量的训练就能达到良好的效果。我们也可以将两个神经网络同时迁移过来，组合成一个新的网络，这两个神经网络就像软件模块一样被组合了起来。

监督学习要求训练集和测试集上的数据具有相同的分布特性。两个数据集具有相同的分布就意味着，两者中猫和狗的比例（甚至胖猫、瘦猫和胖狗、瘦狗的分布比例)大体相同，这样才能保证模型在训练集中学习到稳定的特征，从而应用到测试集中。
而迁移学习则不同，它允许训练集和测试集的数据有不同的分布、目标，甚至领域。

迁移学习方式：

• 预训练模式：将迁移过来的权重视作新网络的初始权重，但是它在训练的过程中会被梯度下降算法改变数值。
• 固定值模式：迁移过来的部分网络在结构和权重上都保持固定的数值，训练过程仅针对迁移模块后面的全连接网络。

贫困预测场景

一个地区的遥感图像大体能够反映该地区的贫困状况，因为贫困地区的街道布置往往更加混乱。但是，要想训练一个深度卷积神经网络来预测贫困地区，除了需要大量输入图像，还需要对每一张图像进行贫困程度的标注。
由于非洲贫困地区可获得的贫困数据非常少，仅有大概600多个数据点，这对于训练一个大型的卷积神经网络来说远远不够（对于一个8层的卷积神经网络来说，训练数据的量级至少要达到数百万）。所以，我们需要对遥感图像进行手工标注。然而，这种标注工作量巨大，简直就是一个不可能完成的任务。

应用迁移学习技术，解决标注数据缺失问题的方法。首先，训练一个卷积神经网络，用遥感图像来预测夜光亮度；然后，将训练好的网络迁移到运用遥感图像预测贫困地区的任务中，这样即使训练数据仅有几百个，我们照样可以进行更准确的预测。

1、首先，他们使用预训练的方法，将用于图像分类的大型卷积神经网络VGGF(包含8个卷积层)迁移过来，作为初始分类网络。物体分类网络VGGF是经过干万张图像训练而成的，它已经学会了如何对图像进行特征提取，例如提取物体的边缘等。
2、其次，在预训练好的VGGF网络上，应用卫星遥感影像数据和夜光影像数据对其进行训练。该模型的输入为某地区的卫星遥感图像，输出为该地区夜间明暗程度的预测。由于夜光数据很容易获得，因此将它作为标签，可以轻松获得数十万个成对的训练数据。另外，当卷积神经网络尝试预测夜光时，它需要学会有效地从卫星遥感图像中提取特定的特征，例如街道、房屋屋顶、混凝土建筑等。这样学到的网络就是一个能从卫星遥感图像中有效提炼特征的特征提取器。
3、然后，我们将用于预测夜光的神经网络的卷积层迁移过来，拼接一个新的全连接网络，用于预测一个地区的贫困程度。在这一部分，我们将采取固定值迁移方法，仅训练全连接网部分。这样便可以应用仅有的数百个贫困数据来训练这个预测器。在这一步，我们相当于在原始图像中提取有关特征，据此预测贫困程度。

分类问题（蚂蚁还是蜜蜂）

一是这些图像极其复杂，人类肉眼都不太容易一下子区分出画面中是蚂蚁还是蜜蜂，简单的卷积神经网络无法应付这个分类任务
二是整个训练集仅有244个样本，这么小的数据量无法训川练大的卷积神经网络。

我们把ResNet18中的卷积模块作为特征提取层迁移过来，用于提取局部特征。同时，构建一个包含512个隐含节点的全连接层，后接两个节点的输出层，用于最后的分类输出，最终构建一个包含20层的深度网络。

数据加载

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import matplotlib.pyplot as pyplot
import time
import copy
import os
 
data_path = 'data'
image_size = 224


class TranNet():
    def __init__(self):
        super(TranNet, self).__init__()
        
#加载的过程将会对图像进行如下增强操作：
#1.随机从原始图像中切下来一块224×224大小的区域
#2.随机水平翻转图像
#3.将图像的色彩数值标准化 
        self.train_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'train'), transforms.Compose([
            transforms.RandomSizedCrop(image_size),
            transforms.RandomHorizontalFlip(),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ]))
#加载校验数据集，对每个加载的数据进行如下处理：
#1.放大到256×256
#2.从中心区域切割下224×224大小的区域
#3.将图像的色彩数值标准化
        self.verify_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'verify'), transforms.Compose([
            transforms.Scale(256),
            transforms.CenterCrop(image_size),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
        ]))`在这里插入代码片`
#创建相应的数据加载器
        self.train_loader = torch.utils.data.DataLoader(self.train_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
        self.verify_loader = torch.utils.data.DataLoader(self.verify_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
        self.num_classes = len(self.train_dataset.classes)

net = models.resnet18(pretrained=True)

可以使用预训练的方式将这个网络迁移过来：

        net = models.resnet18(pretrained=True)
        num_features = net.fc.in_features
        net.fc = nn.Linear(num_features, 2)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.0001, momentum=0.9)

其中，num_features存储了ResNet18最后的全连接层的输入神经元个数。事实上，以上代码所做的就是将原来的ResNet18最后两层全连接层替换成一个输出单元为2的全连接层，这就是net.fc。之后，我们按照普通的方法定义损失函数和优化器。因此，这个模型首先会利用ResNet预训练好的权重，提取输入图像中的重要特征，然后利用net.fc这个线性层，根据输入特征进行分类。

当使用固定值的方式进行迁移的时候，可以使用下列代码：

net = models.resnet18(pretrained=True)
for param in net.parameters():
	param.requires_grad=False
num_features = net.fc.in_features
net.fc = nn.Linear(num_features, 2)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.0001, momentum=0.9)

gpu加速

use_cuda = torch.cuda.is_available()
dtype = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor
itype = torch.cuda.LongTensor if use_cuda else torch.LongTensor
net = models.resnet18(pretrained=True)
#如果存在GPU,就将网络加载到GPU上
net = net.cuda() if use_cuda else net

将训练数据加载到gpu上

#将数据复制出来，然后加载到GPU上
data,target=data.clone().detach().requires_grad(True),target.clone().detach()
if use_cuda:
  data,target=data.cuda(),target.cuda()

最后，我们使用.cpu()将GPU上的计算结果再次转回内存中：

#待计算完成后，需将数据放回CPU
loss=loss.cpu() if use_cuda else loss

训练

    def model_prepare(self):
        net = models.resnet18(pretrained=True)
        
        # jusge whether GPU
        use_cuda = torch.cuda.is_available()
        if use_cuda:
            dtype = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor
            itype = torch.cuda.LongTensor if use_cuda else torch.LongTensor
            net = net.cuda() if use_cuda else net
        
        # float net values
        num_features = net.fc.in_features
        net.fc = nn.Linear(num_features, 2)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.0001, momentum=0.9)
        
        # fixed net values
        '''
        for param in net.parameters():
            param.requires_grad = False
        num_features = net.fc.in_features
        net.fc = nn.Linear(num_features, 2)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(net.fc.parameters(), lr = 0.001, momentum=0.9)
        '''
        record = []
        num_epochs = 20
        net.train(True) # open dropout  给网络模型做标记，说明模型在训练集上训练
        for epoch in range(num_epochs):
            train_rights = []
            train_losses = []
            for batch_index, (data, target) in enumerate(self.train_loader):
                data, target = data.clone().detach().requires_grad_(True), target.clone().detach()
                output = net(data) #完成一次预测
                loss = criterion(output, target)  #计算误差
                optimizer.zero_grad() #清空梯度
                loss.backward()  # 反向传播
                optimizer.step() #随机梯度下降
                right = rightness(output, target)  #计算准确率所需数值，返回数值为（正确样例数，总样本数）
                train_rights.append(right)
                train_losses.append(loss.data.numpy())
                if batch_index % 400 == 0:
                    verify_rights = []
                    for index, (data_v, target_v) in enumerate(self.verify_loader):
                        data_v, target_v = data_v.clone().detach(), target_v.clone().detach()
                        output_v = net(data_v)
                        right = rightness(output_v, target_v)
                        verify_rights.append(right)
                    verify_accu = sum([row[0] for row in verify_rights]) / sum([row[1] for row in verify_rights])
                    record.append((verify_accu))
                    print(f'verify data accu:{verify_accu}')
        # plot
        pyplot.figure(figsize=(8, 6))
        pyplot.plot(record)
        pyplot.xlabel('step')
        pyplot.ylabel('verify loss')
        pyplot.show()