实现一个图片分类应用

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概述

下面我们通过一个实际样例，带领大家体验MindSpore基础的功能，对于一般的用户而言，完成整个样例实践会持续20~30分钟。

本例子会实现一个简单的图片分类的功能，整体流程如下：

  1. 处理需要的数据集，这里使用了MNIST数据集。

  2. 定义一个网络，这里我们使用LeNet网络。

  3. 定义损失函数和优化器。

  4. 加载数据集并进行训练，训练完成后，查看结果及保存模型文件。

  5. 加载保存的模型，进行推理。

  6. 验证模型，加载测试数据集和训练后的模型，验证结果精度。

你可以在这里找到完整可运行的样例代码：https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r1.1/tutorials/tutorial_code/lenet 。

这是简单、基础的应用流程，其他高级、复杂的应用可以基于这个基本流程进行扩展。

准备环节

在动手进行实践之前，确保，你已经正确安装了MindSpore。如果没有，可以通过MindSpore安装页面将MindSpore安装在你的电脑当中。

同时希望你拥有Python编码基础和概率、矩阵等基础数学知识。

那么接下来，就开始MindSpore的体验之旅吧。

下载数据集

我们示例中用到的MNIST数据集是由10类28*28的灰度图片组成，训练数据集包含60000张图片，测试数据集包含10000张图片。

MNIST数据集下载页面：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。页面提供4个数据集下载链接，其中前2个文件是训练数据需要，后2个文件是测试结果需要。

将数据集下载并解压到本地路径下，这里将数据集解压分别存放到工作区的./MNIST_Data/train、./MNIST_Data/test路径下。

目录结构如下：

└─MNIST_Data
    ├─test
    │      t10k-images.idx3-ubyte
    │      t10k-labels.idx1-ubyte
    │
    └─train
            train-images.idx3-ubyte
            train-labels.idx1-ubyte

为了方便样例使用，我们在样例脚本中添加了自动下载数据集的功能。

导入Python库&模块

在使用前，需要导入需要的Python库。

目前使用到os库，为方便理解，其他需要的库，我们在具体使用到时再说明。

import os

详细的MindSpore的模块说明，可以在MindSpore API页面中搜索查询。

配置运行信息

在正式编写代码前，需要了解MindSpore运行所需要的硬件、后端等基本信息。

可以通过context.set_context来配置运行需要的信息，譬如运行模式、后端信息、硬件等信息。

导入context模块，配置运行需要的信息。

import argparse
from mindspore import context

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description='MindSpore LeNet Example')
    parser.add_argument('--device_target', type=str, default="CPU", choices=['Ascend', 'GPU', 'CPU'],
                        help='device where the code will be implemented (default: CPU)')
    args = parser.parse_args()
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target=args.device_target)
    dataset_sink_mode = not args.device_target == "CPU"
    ...

在样例中我们配置样例运行使用图模式。根据实际情况配置硬件信息，譬如代码运行在Ascend AI处理器上，则--device_target选择Ascend，代码运行在CPU、GPU同理。详细参数说明，请参见context.set_context接口说明。

数据处理

数据集对于训练非常重要，好的数据集可以有效提高训练精度和效率。在加载数据集前，我们通常会对数据集进行一些处理。

定义数据集及数据操作

我们定义一个函数create_dataset来创建数据集。在这个函数中，我们定义好需要进行的数据增强和处理操作：

  1. 定义数据集。

  2. 定义进行数据增强和处理所需要的一些参数。

  3. 根据参数，生成对应的数据增强操作。

  4. 使用map映射函数，将数据操作应用到数据集。

  5. 对生成的数据集进行处理。

import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV
from mindspore.dataset.vision import Inter
from mindspore import dtype as mstype

def create_dataset(data_path, batch_size=32, repeat_size=1,
                   num_parallel_workers=1):
    """ create dataset for train or test
    Args:
        data_path: Data path
        batch_size: The number of data records in each group
        repeat_size: The number of replicated data records
        num_parallel_workers: The number of parallel workers
    """
    # define dataset
    mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path)

    # define operation parameters
    resize_height, resize_width = 32, 32
    rescale = 1.0 / 255.0
    shift = 0.0
    rescale_nml = 1 / 0.3081
    shift_nml = -1 * 0.1307 / 0.3081

    # define map operations
    resize_op = CV.Resize((resize_height, resize_width), interpolation=Inter.LINEAR)  # resize images to (32, 32)
    rescale_nml_op = CV.Rescale(rescale_nml, shift_nml)  # normalize images
    rescale_op = CV.Rescale(rescale, shift)  # rescale images
    hwc2chw_op = CV.HWC2CHW()  # change shape from (height, width, channel) to (channel, height, width) to fit network.
    type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32)  # change data type of label to int32 to fit network

    # apply map operations on images
    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=type_cast_op, input_columns="label", num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=resize_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=rescale_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=rescale_nml_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)
    mnist_ds = mnist_ds.map(operations=hwc2chw_op, input_columns="image", num_parallel_workers=num_parallel_workers)

    # apply DatasetOps
    buffer_size = 10000
    mnist_ds = mnist_ds.shuffle(buffer_size=buffer_size)  # 10000 as in LeNet train script
    mnist_ds = mnist_ds.batch(batch_size, drop_remainder=True)
    mnist_ds = mnist_ds.repeat(repeat_size)

    return mnist_ds

其中，
batch_size：每组包含的数据个数，现设置每组包含32个数据。
repeat_size：数据集复制的数量。

先进行shuffle、batch操作，再进行repeat操作，这样能保证1个epoch内数据不重复。

MindSpore支持进行多种数据处理和增强的操作，各种操作往往组合使用，具体可以参考数据处理和与数据增强章节。

定义网络

我们选择相对简单的LeNet网络。LeNet网络不包括输入层的情况下，共有7层：2个卷积层、2个下采样层（池化层）、3个全连接层。每层都包含不同数量的训练参数，如下图所示：

LeNet-5

更多的LeNet网络的介绍不在此赘述，希望详细了解LeNet网络，可以查询http://yann.lecun.com/exdb/lenet/。

我们对全连接层以及卷积层采用Normal进行参数初始化。

MindSpore支持TruncatedNormal、Normal、Uniform等多种参数初始化方法，默认采用Normal。具体可以参考MindSpore API的mindspore.common.initializer模块说明。

使用MindSpore定义神经网络需要继承mindspore.nn.Cell。Cell是所有神经网络（Conv2d等）的基类。

神经网络的各层需要预先在__init__方法中定义，然后通过定义construct方法来完成神经网络的前向构造。按照LeNet的网络结构，定义网络各层如下：

import mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import Normal

class LeNet5(nn.Cell):
    """
    Lenet network structure
    """
    #define the operator required
    def __init__(self, num_class=10, num_channel=1):
        super(LeNet5, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid')
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid')
        self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120, weight_init=Normal(0.02))
        self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02))
        self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02))
        self.relu = nn.ReLU()
        self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()

    #use the preceding operators to construct networks
    def construct(self, x):
        x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x)))
        x = self.flatten(x)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

定义损失函数及优化器

基本概念

在进行定义之前，先简单介绍损失函数及优化器的概念。

  • 损失函数：又叫目标函数，用于衡量预测值与实际值差异的程度。深度学习通过不停地迭代来缩小损失函数的值。定义一个好的损失函数，可以有效提高模型的性能。

  • 优化器：用于最小化损失函数，从而在训练过程中改进模型。

定义了损失函数后，可以得到损失函数关于权重的梯度。梯度用于指示优化器优化权重的方向，以提高模型性能。

定义损失函数

MindSpore支持的损失函数有SoftmaxCrossEntropyWithLogits、L1Loss、MSELoss等。这里使用SoftmaxCrossEntropyWithLogits损失函数。

from mindspore.nn.loss import SoftmaxCrossEntropyWithLogits

在__main__函数中调用定义好的损失函数：

if __name__ == "__main__":
    ...
    #define the loss function
    net_loss = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
    ...

定义优化器

MindSpore支持的优化器有Adam、AdamWeightDecay、Momentum等。

这里使用流行的Momentum优化器。

if __name__ == "__main__":
    ...
    #learning rate setting
    lr = 0.01
    momentum = 0.9
    #create the network
    net = LeNet5()
    #define the optimizer
    net_opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), lr, momentum)
    ...

训练网络

配置模型保存

MindSpore提供了callback机制，可以在训练过程中执行自定义逻辑，这里使用框架提供的ModelCheckpoint为例。 ModelCheckpoint可以保存网络模型和参数，以便进行后续的fine-tuning（微调）操作。

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig

if __name__ == "__main__":
    ...
    # set parameters of check point
    config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1875, keep_checkpoint_max=10)
    # apply parameters of check point
    ckpoint = ModelCheckpoint(prefix="checkpoint_lenet", config=config_ck)
    ...

配置训练网络

通过MindSpore提供的model.train接口可以方便地进行网络的训练。LossMonitor可以监控训练过程中loss值的变化。 这里把train_epoch设置为1，对数据集进行1个迭代的训练。

from mindspore.nn.metrics import Accuracy
from mindspore.train.callback import LossMonitor
from mindspore import Model

...
def train_net(args, model, epoch_size, data_path, repeat_size, ckpoint_cb, sink_mode):
    """define the training method"""
    print("============== Starting Training ==============")
    #load training dataset
    ds_train = create_dataset(os.path.join(data_path, "train"), 32, repeat_size)
    model.train(epoch_size, ds_train, callbacks=[ckpoint_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=sink_mode)
...

if __name__ == "__main__":
    ...

    train_epoch = 1
    mnist_path = "./MNIST_Data"
    dataset_size = 1
    model = Model(net, net_loss, net_opt, metrics={"Accuracy": Accuracy()})
    train_net(args, model, train_epoch, mnist_path, dataset_size, ckpoint, dataset_sink_mode)
    ...

其中， 在train_net方法中，我们加载了之前下载的训练数据集，mnist_path是MNIST数据集路径。

运行并查看结果

使用以下命令运行脚本：

python lenet.py --device_target=CPU

其中，
lenet.py：为你根据教程编写的脚本文件。
--device_target CPU：指定运行硬件平台，参数为CPU、GPU或者Ascend，根据你的实际运行硬件平台来指定。

训练过程中会打印loss值，类似下图。loss值会波动，但总体来说loss值会逐步减小，精度逐步提高。每个人运行的loss值有一定随机性，不一定完全相同。 训练过程中loss打印示例如下：

epoch: 1 step: 1, loss is 2.3025916
epoch: 1 step: 2, loss is 2.302577
epoch: 1 step: 3, loss is 2.3023994
epoch: 1 step: 4, loss is 2.303059
epoch: 1 step: 5, loss is 2.3025753
epoch: 1 step: 6, loss is 2.3027692
epoch: 1 step: 7, loss is 2.3026521
epoch: 1 step: 8, loss is 2.3014607
...
epoch: 1 step: 1871, loss is 0.048939988
epoch: 1 step: 1872, loss is 0.028885357
epoch: 1 step: 1873, loss is 0.09475248
epoch: 1 step: 1874, loss is 0.046067055
epoch: 1 step: 1875, loss is 0.12366105

训练完后，即保存的模型文件，示例如下:

checkpoint_lenet-1_1875.ckpt

其中，
checkpoint_lenet-1_1875.ckpt：指保存的模型参数文件。名称具体含义checkpoint_网络名称-第几个epoch_第几个step.ckpt。

验证模型

在得到模型文件后，通过模型运行测试数据集得到的结果，验证模型的泛化能力。

  1. 使用model.eval接口读入测试数据集。

  2. 使用保存后的模型参数进行推理。

from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net

...
def test_net(network,model,data_path):
    """define the evaluation method"""
    print("============== Starting Testing ==============")
    #load the saved model for evaluation
    param_dict = load_checkpoint("checkpoint_lenet-1_1875.ckpt")
    #load parameter to the network
    load_param_into_net(network, param_dict)
    #load testing dataset
    ds_eval = create_dataset(os.path.join(data_path, "test"))
    acc = model.eval(ds_eval, dataset_sink_mode=False)
    print("============== Accuracy:{} ==============".format(acc))

if __name__ == "__main__":
    ...
    test_net(net, model, mnist_path)

其中， load_checkpoint：通过该接口加载CheckPoint模型参数文件，返回一个参数字典。
checkpoint_lenet-1_1875.ckpt：之前保存的CheckPoint模型文件名称。
load_param_into_net：通过该接口把参数加载到网络中。

使用运行命令，运行你的代码脚本。

python lenet.py --device_target=CPU

其中，
lenet.py：为你根据教程编写的脚本文件。
--device_target CPU：指定运行硬件平台，参数为CPU、GPU或者Ascend，根据你的实际运行硬件平台来指定。

运行结果示例如下：

...
============== Starting Testing ==============
============== Accuracy:{'Accuracy': 0.9663477564102564} ==============

可以在打印信息中看出模型精度数据，示例中精度数据达到96.6%，模型质量良好。随着网络迭代次数train_epoch增加，模型精度会进一步提高。