전이학습을 이용하여 이미지 분류를 위한 CNN을 어떻게 학습시키는지 알아보겠다. 전이학습에서 중요한 2가지는 다음과 같다.
- Finetuning the convnet: 무작위 초기화 대신, 신경망을 ImageNet 1000 데이터셋 등으로 미리 학습한 신경망으로 초기화한다. 학습의 나머지 과정들은 평상시와 같다.
- ConvNet as fixed feature extractor: 여기서는 마지막에 fully connected layer를 제외한 모든 신경망의 가중치를 고정시킨다. 이 마지막 fully connected layer는 새로운 무작위의 가중치를 갖는 계층으로 대체되고, 이 레이어만 학습된다.
필요한 모듈들을 다음과 같이 임포트해준다.
# License: BSD
# Author: Sasank Chilamkurthy
from __future__ import print_function, division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
import torch.backends.cudnn as cudnn
import numpy as np
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import os
import copy
cudnn.benchmark = True
plt.ion() # interactive mode데이터를 로드하기 위해 torchvision 과 torch.utils.data 패키지를 사용한다. 이번 실습에서는 개미와 벌을 분류하는 이미지 분류 모델을 훈련시키는 것이다. training set은 약 120장 정도 있고, test set은 75장 있다. 일반적으로 이 정도의 데이터셋이면 모델을 학습시키기에 매우 작은 데이터셋이지만, 우리는 여기서 전이학습을 할 것이므로 비교적 잘 모델을 일반화시킬 수 있다.
# Data augmentation and normalization for training
# Just normalization for validation
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}
data_dir = 'drive/MyDrive/Colab Notebooks/data/hymenoptera_data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
data_transforms[x])
for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=4)
for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")Data augmentation을 이해하기 위해 training 이미지 몇 개를 시각화해보겠다.
def imshow(inp, title=None):
"""Imshow for Tensor."""
inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))
mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
inp = std * inp + mean
inp = np.clip(inp, 0, 1)
plt.imshow(inp)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001) # 갱신이 될 때까지 잠시 기다립니다.
# 학습 데이터의 배치를 얻습니다.
inputs, classes = next(iter(dataloaders['train']))
# 배치로부터 격자 형태의 이미지를 만듭니다.
out = torchvision.utils.make_grid(inputs)
imshow(out, title=[class_names[x] for x in classes])
이제 모델을 학습시키기 위한 함수들을 작성해보겠다.
- Scheduling the learning rate
- Saving the best model
아래에서 매개변수 scheduler 는 LR scheduler object이다.
def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
since = time.time()
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
print(f'Epoch {epoch}/{num_epochs - 1}')
print('-' * 10)
# Each epoch has a training and validation phase
for phase in ['train', 'val']:
if phase == 'train':
model.train() # Set model to training mode
else:
model.eval() # Set model to evaluate mode
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
# Iterate over data.
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward
# track history if only in train
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
# backward + optimize only if in training phase
if phase == 'train':
loss.backward()
optimizer.step()
# statistics
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
if phase == 'train':
scheduler.step()
epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]
print(f'{phase} Loss: {epoch_loss:.4f} Acc: {epoch_acc:.4f}')
# deep copy the model
if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
best_acc = epoch_acc
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
print()
time_elapsed = time.time() - since
print(f'Training complete in {time_elapsed // 60:.0f}m {time_elapsed % 60:.0f}s')
print(f'Best val Acc: {best_acc:4f}')
# load best model weights
model.load_state_dict(best_model_wts)
return modeldef visualize_model(model, num_images=6):
was_training = model.training
model.eval()
images_so_far = 0
fig = plt.figure()
with torch.no_grad():
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloaders['val']):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
for j in range(inputs.size()[0]):
images_so_far += 1
ax = plt.subplot(num_images//2, 2, images_so_far)
ax.axis('off')
ax.set_title(f'predicted: {class_names[preds[j]]}')
imshow(inputs.cpu().data[j])
if images_so_far == num_images:
model.train(mode=was_training)
return
model.train(mode=was_training)미리 학습시킨 모델을 불러온 후 마지막에 fully connected layer를 초기화시킨다.
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
# Here the size of each output sample is set to 2.
# Alternatively, it can be generalized to nn.Linear(num_ftrs, len(class_names)).
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_ft = model_ft.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Observe that all parameters are being optimized
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Decay LR by a factor of 0.1 every 7 epochs
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,
num_epochs=25)
visualize_model(model_ft)
마지막 FC layer를 제외하고는 신경망을 고정시킨다. requires_grad = False를 설정해서 매개변수를 고정하여 backward() 중 gradient가 계산되지 않도록 한다.
model_conv = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
for param in model_conv.parameters():
param.requires_grad = False
# Parameters of newly constructed modules have requires_grad=True by default
num_ftrs = model_conv.fc.in_features
model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_conv = model_conv.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Observe that only parameters of final layer are being optimized as
# opposed to before.
optimizer_conv = optim.SGD(model_conv.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Decay LR by a factor of 0.1 every 7 epochs
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_conv, step_size=7, gamma=0.1)CPU에서 학습 및 평가를 하는 경우 이전과 비교했을 때 약 절반 가량의 시간만이 소요된다. 대부분의 신경망에서 gradinet를 계산할 필요가 없기 때문이다. 하지만 forward는 당연히 계산이 필요하다.
model_conv = train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv,
exp_lr_scheduler, num_epochs=25)
visualize_model(model_conv)
plt.ioff()
plt.show()