从图像超分辨率快速入门pytorch-创新互联
前言
最近又开始把pytorch拾起来，学习了github上一些项目之后，发现每个人都会用不同的方式来写深度学习的训练代码，而这些代码对于初学者来说是难以阅读的，因为关键和非关键代码糅杂在一起，让那些需要快速将代码跑起来的初学者摸不着头脑。
所以，本文打算从最基本的出发，只写关键代码，将完成一次深度学习训练需要哪些要素展现给各位初学者，以便你们能够快速上手。等到能够将自己的想法用最简洁的方式写出来并运行起来之后，再对自己的代码进行重构、扩展。我认为这种学习方式是较好的循序渐进的学习方式。
本文选择超分辨率作为入门案例，一是因为通过结合案例能够对训练中涉及到的东西有较好的体会，二是超分辨率是较为简单的任务，我们本次教程的目的是教会大家如何使用pytorch，所以不应该将难度设置在任务本身上。下面开始正文。。。
正文
单一图像超分辨率(SISR)
简单介绍一下图像超分辨率这一任务：超分辨率的任务就是将一张图像的尺寸放大并且要求失真越小越好，举例来说，我们需要将一张256*500的图像放大2倍，那么放大后的图像尺寸就应该是512*1000。用深度学习的方法，我们通常会先将图像缩小成原来的1/2，然后以原始图像作为标签，进行训练。训练的目标是让缩小后的图像放大2倍后与原图越近越好。所以通常会用L1或者L2作为损失函数。
训练4要素
一次训练要想完成，需要的要素我总结为4点：
网络模型
数据
损失函数
优化器
这4个对象都是一次训练必不可少的，通常情况下，需要我们自定义的是前两个：网络模型和数据，而后面两个较为统一，而且pytorch也提供了非常全面的实现供我们使用，它们分别在torch.nn包和torch.optim包下面，使用的时候可以到pytorch官网进行查看，后面我们用到的时候还会再次说明。
网络模型
在网络模型和数据两个当中，网络模型是比较简单的，数据加载稍微麻烦些。我们先来看网络模型的定义。自定义的网络模型都必须继承torch.nn.Module这个类，里面有两个方法需要重写：初始化方法__init__(self)和forward(self, *input)方法。在初始化方法中一般要写我们需要哪些层(卷积层、全连接层等)，而在forward方法中我们需要写这些层的连接方式。举一个通俗的例子，搭积木需要一个个的积木块，这些积木块放在__init__方法中，而规定将这些积木块如何连接起来则是靠forward方法中的内容。
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class VDSR(nn.Module):
def __init__(self):
super(VDSR, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv4 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv5 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv6 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv7 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv8 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv9 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv10 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv11 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv12 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv13 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv14 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv15 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv16 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv17 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv18 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv19 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
self.conv20 = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)
def forward(self, x):
ori = x
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.relu(self.conv3(x))
x = F.relu(self.conv4(x))
x = F.relu(self.conv5(x))
x = F.relu(self.conv6(x))
x = F.relu(self.conv7(x))
x = F.relu(self.conv8(x))
x = F.relu(self.conv9(x))
x = F.relu(self.conv10(x))
x = F.relu(self.conv11(x))
x = F.relu(self.conv12(x))
x = F.relu(self.conv13(x))
x = F.relu(self.conv14(x))
x = F.relu(self.conv15(x))
x = F.relu(self.conv16(x))
x = F.relu(self.conv17(x))
x = F.relu(self.conv18(x))
x = F.relu(self.conv19(x))
x = self.conv20(x)
return x + ori
上面代码中展示的是我们要用到的模型VDSR，这个模型很简单，就是连续的20层卷积，外加一个跳线连接。结构图如下：
在写网络模型时，用到的各个层都在torch.nn这个包中，在写自定义的网络结构时可以自行到pytorch官网的文档中进行查看。
数据
定义了网络模型之后，我们再来看“数据”。“数据”主要涉及到Dataset和DataLoader两个概念。
Dataset是数据加载的基础，我们一般在加载自己的数据集时都需要自定义一个Dataset，自定义的Dataset都需要继承torch.utils.data.Dataset这个类，当实现了__getitem__()和__len__()这两个方法后，我们就自定义了一个Map-style datasets，Dataset是一个可迭代对象，通过下标访问的方式就能够调用__getitem__()方法来实现数据加载。
这里面最关键的就算是__getitem__()如何来写了，我们需要让__getitem__()的返回值是一对，包括图像和它的label，这里我们的任务是超分辨率，那么图像和label分别是经过下采样的图像和与其对应的原始图像。所以我们Dataset的__getitem__()方法返回值就应该是两个3D Tensor，分别表示两种图像。
这里需要重点说明一下__getitem__()方法的返回值为什么应该是3D Tensor。根据pytorch官网的说法，二维卷积层只接受4D Tensor，它的每一维表示的内容分别是nSamples x nChannels x Height x Width，我们最后需要用批量的方式将数据送到网络中，所以__getitem__()方法的返回值就应该是后面三维的内容，即便是我们的通道数为1，也必须有这一维的存在，否则就会报错。后面代码中用到的unsqueeze(0)方法的作用就是如此。前面是说了为什么应该是3D的，为什么应该是Tensor呢?Tensor是跟NumPy中ndarray类似的东西，只是它能够被用于GPU中来加速计算。
下面来看一下我们的代码：
import os
import random
import cv2
import torch
from torch.utils.data import Dataset
patch_size = 64
def getPatch(y):
h, w = y.shape
randh = random.randrange(0, h - patch_size + 1)
randw = random.randrange(0, w - patch_size + 1)
lab = y[randh:randh + patch_size, randw:randw + patch_size]
resized = cv2.resize(lab, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
rresized = cv2.resize(resized, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return rresized, lab
class MyDateSet(Dataset):
def __init__(self, imageFolder):
self.imageFolder = imageFolder
self.images = os.listdir(imageFolder)
def __len__(self):
return len(self.images)
def __getitem__(self, index):
name = self.images[index]
name = os.path.join(self.imageFolder, name)
imread = cv2.imread(name)
# 转换颜色空间
ycrcb = cv2.cvtColor(imread, cv2.COLOR_RGB2YCR_CB)
# 提取y通道
y = ycrcb[:, :, 0]
# 裁剪成小块
img, lab = getPatch(y)
# 转为3D Tensor郑州妇科医院 http://www.sptdfk.com/
return torch.from_numpy(img).unsqueeze(0), torch.from_numpy(lab).unsqueeze(0)
其中MyDateSet的内容也不长，包括了初始化方法、__getitem__()和__len__()两个方法。__getitem__()有一个输入值是下标值，我们根据下标，利用OpenCV，读取了图像，并将其转换颜色空间，超分训练的时候我们只用了其中的y通道。还对图形进行了裁剪，最后返回了两个3D Tensor。
在写自定义数据集的时候，我们最需要关注的点就是__getitem__()方法的返回值是不是符合要求，能不能够被送到网络中去。至于中间该怎么操作，其实跟pytorch框架也没什么关系，根据需要来做。
训练
写好了Dataset之后，我们就能够通过下标的方式获取图像以及它的label。但是离开始训练还有两个要素：损失函数和优化器。前面我们也说了，这两部分，pytorch官方提供了大量的实现，多数情况下不需要我们自己来自定义，这里我们直接使用了提供的torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')作为损失函数和torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False)作为优化器。
训练示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import date
import model
date_set = date.MyDateSet("Train/")
model = model.VDSR()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
mse_loss = nn.MSELoss()
adam = optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(100):
running_loss = 0.0
for i in range(len(date_set)):
rresized, y = date_set[i]
adam.zero_grad()
out = model(rresized.unsqueeze(0).to(device, torch.float))
loss = mse_loss(out, y.unsqueeze(0).to(device, torch.float))
loss.backward()
adam.step()
running_loss += loss
if i % 100 == 99: # print every 100
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
整个训练代码非常简洁，只有短短几行，定义模型、将模型移至GPU、定义损失函数、定义优化器(模型移动至GPU一定要在定义优化器之前，因为移动前后的模型已经不是同一个模型对象)。
训练时，先用zero_grad()来将上一次的梯度清零，然后将数据输入网络，求误差，误差反向传播求每个requires_grad=True的Tensor(也就是网络权重)的梯度，根据优化规则对网络权重值进行更新，在一次次的更新迭代中，网络朝着loss降低的方向变化着。
值的注意的是，图像数据也需要移动至GPU，并且需要将其类型转换为与网络模型的权重相同的torch.float
DataLoader
到前面为止，其实已经能够实现训练的过程了，但是，通常情况下，我们都需要：
将数据打包成一个批量送入网络
每次随机将数据打乱送入网络
用多线程的方式加载数据(这样能够提升数据加载速度)
这些事情不需要我们自己实现，有torch.utils.data.DataLoader来帮我们实现。完整声明如下：
torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None)
其中的sampler、batch_sampler、collate_fn都是可以有自定义实现的。我们简单的使用默认的实现来构造DataLoader。使用了DataLoader之后的训练代码稍微有些不同，其中也添加了保存模型的代码(只保存参数的方式)：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import date
import model
date_set = date.MyDateSet("Train/")
dataloader = DataLoader(date_set, batch_size=128,
shuffle=True, drop_last=True)
model = model.VDSR()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
mse_loss = nn.MSELoss()
adam = optim.Adam(model.parameters())
def train():
for epoch in range(1000):
running_loss = 0.0
for i, images in enumerate(dataloader):
rresized, y = images
adam.zero_grad()
out = model(rresized.to(device, torch.float))
loss = mse_loss(out, y.to(device, torch.float))
loss.backward()
adam.step()
running_loss += loss
if epoch % 10 == 9:
PATH = './trainedModel/net_' + str(epoch + 1) + '.pth'
torch.save(model.state_dict(), PATH)
print('[%d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, running_loss / 3))
print('Finished Training')
if __name__ == '__main__':
train()
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