Question

我有一个问题，我已经解决了一个星期了。我正在尝试构建CIFAR-10分类器，但是每个批次之后我的损失值随机跳跃，即使在同一批次上也没有提高准确性（我甚至不能用一批配套模型），所以我想是唯一的可能的原因是 - 权重没有更新。

我的模块类

class Net(nn.Module):
def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.conv_pool = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
        nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2, 2),
        nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
        nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2, 2),
        nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1),
        nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2, 2),
        nn.Conv2d(256, 512, 3, padding=1),
        nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2, 2),
        nn.Conv2d(512, 512, 1),
        nn.ReLU(),
        nn.MaxPool2d(2, 2))

    self.fcnn = nn.Sequential(
        nn.Linear(512, 2048),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(2048, 2048),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(2048, 10)
    )

def forward(self, x):
    x = self.conv_pool(x)
    x = x.view(-1, 512)
    x = self.fcnn(x)
    return x

我正在使用的优化器：

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

我的火车功能：

def train():
for epoch in range(5):  # loop over the dataset multiple times
    for i in range(0, df_size):
        # get the data

        try:
            images, labels = loadBatch(ds, i)
        except BaseException:
            continue

        # wrap 
        inputs = Variable(images)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)

        loss = criterion(outputs, Variable(labels))

        loss.backward()
        optimizer.step()
        acc = test(images,labels)
        print("Loss: " + str(loss.data[0]) + " Accuracy %: " + str(acc) + " Iteration: " + str(i))

        if i % 40 == 39:
            torch.save(net.state_dict(), "model_save_cifar")

    print("Finished epoch " + str(epoch))

我正在使用 batch_size = 20， image_size = 32（CIFAR-10）

loadBatch 函数会为图像返回 LongTensor 20x3x32x32的元组，为标签返回 LongTensor 20x1

如果你可以帮助我，或者建议可能的解决方案，我会非常高兴（我猜它是因为NN中的顺序模块，但是我传递给优化器的参数似乎是正确的）

Answer 1

好的，伙计们，我发现了问题所在。我试图自己将图像转换为张量，似乎我搞砸了图像的尺寸+我正在按顺序观看SGD步骤，而不是分批。现在我检查每25批次，大部分时间都可以，取决于NN和数据。这是我加载数据的代码，希望有人会发现它有用

商品数据集是用于从文件夹加载图片的数据集，以及包含列类别作为标签的csv文件， id 作为图片文件ID < / p>

我建议使用pytorch图像处理功能和 Pillow Image.Open

batch_size = 8
img_size = 224

transformer = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])



class GoodsDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, root_dir):
        """
        Args:
            csv_file (string): Path to the csv file with annotations.
            root_dir (string): Directory with all the images.
            transform (callable, optional): Optional transform to be applied
                on a sample.
        """
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.root_dir = root_dir
        self.le = preprocessing.LabelEncoder()
        self.le.fit(self.data.loc[:, 'category'])

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = os.path.join(self.root_dir, str(self.data.loc[idx, 'id']) + '.jpg')
        image = (Image.open(img_name))
        good = self.data.iloc[idx, :].as_matrix()
        label = self.le.transform([good[2]])
        return [transformer(image), label]

然后你可以使用：

train_ds = GoodsDataset("topthree.csv", "resized")
train_set = dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size = batch_size, shuffle = True)

在您的火车功能中，使用枚举迭代train_set，这将为您提供索引 i 以及使用标签编码器编码的图像和标签元组那是在Dataset里面。

祝你好运！

PyTorch模型不是训练

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