pytorch实现对输入超过三通道的数据进行训练

Python  /  管理员 发布于 5年前   452

案例背景:视频识别

假设每次输入是8s的灰度视频,视频帧率为25fps,则视频由200帧图像序列构成.每帧是一副单通道的灰度图像,通过pythonb里面的np.stack(深度拼接)可将200帧拼接成200通道的深度数据.进而送到网络里面去训练.

如果输入图像200通道觉得多,可以对视频进行抽帧,针对具体场景可以随机抽帧或等间隔抽帧.比如这里等间隔抽取40帧.则最后输入视频相当于输入一个40通道的图像数据了.

pytorch对超过三通道数据的加载:

读取视频每一帧,转为array格式,然后依次将每一帧进行深度拼接,最后得到一个40通道的array格式的深度数据,保存到pickle里.

对每个视频都进行上述操作,保存到pickle里.

我这里将火的视频深度数据保存在一个.pkl文件中,一共2504个火的视频,即2504个火的深度数据.

将非火的视频深度数据保存在一个.pkl文件中,一共3985个非火的视频,即3985个非火的深度数据.

数据加载

import torch from torch.utils import dataimport osfrom PIL import Imageimport numpy as npimport pickle class Fire_Unfire(data.Dataset):  def __init__(self,fire_path,unfire_path):    self.pickle_fire = open(fire_path,'rb')    self.pickle_unfire = open(unfire_path,'rb')      def __getitem__(self,index):    if index <2504:      fire = pickle.load(self.pickle_fire)#高*宽*通道      fire = fire.transpose(2,0,1)#通道*高*宽      data = torch.from_numpy(fire)      label = 1      return data,label    elif index>=2504 and index<6489:      unfire = pickle.load(self.pickle_unfire)      unfire = unfire.transpose(2,0,1)      data = torch.from_numpy(unfire)      label = 0      return data,label      def __len__(self):    return 6489

root_path = './datasets/train'dataset = Fire_Unfire(root_path +'/fire_train.pkl',root_path +'/unfire_train.pkl') #转换成pytorch网络输入的格式(批量大小,通道数,高,宽)from torch.utils.data import DataLoaderfire_dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=4,shuffle=True,drop_last = True)

模型训练

import torchfrom torch.utils import datafrom nets.mobilenet import mobilenetfrom config.config import default_configfrom torch.autograd import Variable as Vimport numpy as npimport sysimport time opt = default_config()def train():  #模型定义  model = mobilenet().cuda()  if opt.pretrain_model:    model.load_state_dict(torch.load(opt.pretrain_model))    #损失函数  criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda()    #学习率  lr = opt.lr    #优化器  optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = lr,weight_decay=opt.weight_decay)      pre_loss = 0.0  #训练  for epoch in range(opt.max_epoch):     #训练数据    train_data = Fire_Unfire(opt.root_path +'/fire_train.pkl',opt.root_path +'/unfire_train.pkl')    train_dataloader = data.DataLoader(train_data,batch_size=opt.batch_size,shuffle=True,drop_last = True)    loss_sum = 0.0    for i,(datas,labels) in enumerate(train_dataloader):      #print(i,datas.size(),labels)      #梯度清零      optimizer.zero_grad()      #输入      input = V(datas.cuda()).float()      #目标      target = V(labels.cuda()).long()      #输出      score = model(input).cuda()      #损失      loss = criterion(score,target)      loss_sum += loss      #反向传播      loss.backward()      #梯度更新      optimizer.step()          print('{}{}{}{}{}'.format('epoch:',epoch,',','loss:',loss))    torch.save(model.state_dict(),'models/mobilenet_%d.pth'%(epoch+370))

RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target'

解决方案：target = target.long()

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