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在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：
GhostNet实战：使用GhostNet实现图像分类任务（一）
这篇主要是讲解如何训练和测试

训练

完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py.

导入项目使用的库

import json
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.parallel
import torch.optim as optim
import torch.utils.data
import torch.utils.data.distributed
import torchvision.transforms as transforms
from timm.utils import accuracy, AverageMeter, ModelEma
from sklearn.metrics import classification_report
from timm.data.mixup import Mixup
from timm.loss import SoftTargetCrossEntropy
from torchvision import datasets
from timm.models.ghostnet import ghostnet_100
torch.backends.cudnn.benchmark = False
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

设置全局参数

设置学习率、BatchSize、epoch等参数，判断环境中是否存在GPU，如果没有则使用CPU。建议使用GPU，CPU太慢了。

if __name__ == '__main__':
    #创建保存模型的文件夹
    file_dir = 'checkpoints/Ghost'
    if os.path.exists(file_dir):
        print('true')

        os.makedirs(file_dir,exist_ok=True)
    else:
        os.makedirs(file_dir)

    # 设置全局参数
    model_lr = 1e-4
    BATCH_SIZE = 16
    EPOCHS = 1000
    DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    use_amp = True  # 是否使用混合精度
    use_dp=False #是否开启dp方式的多卡训练
    classes = 12
    resume =None
    CLIP_GRAD = 5.0
    Best_ACC = 0 #记录最高得分
    use_ema=True
    model_ema_decay=0.9998
    start_epoch=1

设置存放权重文件的文件夹，如果文件夹存在删除再建立。

接下来，查看全局参数：

model_lr：学习率，根据实际情况做调整。

BATCH_SIZE：batchsize，根据显卡的大小设置。

EPOCHS：epoch的个数，一般300够用。

use_amp：是否使用混合精度。

classes：类别个数。

resume：是否接着上次模型继续训练，如果不为空，则按照resume的值加载模型。如果是None则表示不接着上次训练的模型训练。

CLIP_GRAD：梯度的最大范数，在梯度裁剪里设置。

Best_ACC：记录最高ACC得分。
use_ema：是否使用ema
model_ema_decay：ema衰减值，
start_epoch：开始训练的epoch，默认是1，如果再次训练的时候，加载模型的时候会自动对其设置。

图像预处理与增强

数据处理比较简单，加入了随机10度的旋转、高斯模糊、颜色的调整、做了Resize和归一化，定义Mixup函数。

这里注意下Resize的大小，由于选用的Ghost模型输入是224×224的大小，所以要Resize为224×224。

   # 数据预处理7
   transform = transforms.Compose([
        transforms.RandomRotation(10),
        transforms.GaussianBlur(kernel_size=(5,5),sigma=(0.1, 3.0)),
        transforms.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5),
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.44127703, 0.4712498, 0.43714803], std= [0.18507297, 0.18050247, 0.16784933])

    ])
    transform_test = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.44127703, 0.4712498, 0.43714803], std= [0.18507297, 0.18050247, 0.16784933])
    ])
    mixup_fn = Mixup(
        mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None,
        prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch',
        label_smoothing=0.1, num_classes=classes)

读取数据

使用pytorch默认读取数据的方式，然后将dataset_train.class_to_idx打印出来，预测的时候要用到。

将dataset_train.class_to_idx保存到txt文件或者json文件中。

   dataset_train = datasets.ImageFolder('data/train', transform=transform)
    dataset_test = datasets.ImageFolder("data/val", transform=transform_test)
    with open('class.txt', 'w') as file:
        file.write(str(dataset_train.class_to_idx))
    with open('class.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(json.dumps(dataset_train.class_to_idx))
    # 导入数据
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True)
    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)

在train_loader中将drop_last设置为True了，舍弃最后一次迭代，因为MixUp要求输入的Batchsize是偶数，但是最后一次迭代有可能是奇数所以就会报错。
class_to_idx的结果：

{‘Black-grass’: 0, ‘Charlock’: 1, ‘Cleavers’: 2, ‘Common Chickweed’: 3, ‘Common wheat’: 4, ‘Fat Hen’: 5, ‘Loose Silky-bent’: 6, ‘Maize’: 7, ‘Scentless Mayweed’: 8, ‘Shepherds Purse’: 9, ‘Small-flowered Cranesbill’: 10, ‘Sugar beet’: 11}

设置模型

• 设置loss函数，train的loss为：SoftTargetCrossEntropy，val的loss：nn.CrossEntropyLoss()。
• 设置模型为ghostnet_100，num_classes设置为12。如果resume为True，则加载模型接着上次训练。在val阶段保存的模型分为两种，一种是保存best.pth，采用保存整个模型的方式保存，这样在推理的时候就不用重新定义模型了。而每个训练的epoch，则保存权重参数，除了保存权重参数外，我还保存了epoch和Best_ACC参数，再次训练时重新将这些值重新赋值到全局参数中。为啥这样设置，我会在文章的后面详细说明。
• 优化器设置为adamW。
• 学习率调整策略选择为余弦退火。
• 开启混合精度训练,声明pytorch自带的混合精度 torch.cuda.amp.GradScaler()。
• 检测可用显卡的数量，如果大于1，并且开启多卡训练的情况下，则要用torch.nn.DataParallel加载模型，开启多卡训练。
• use_ema，是否使用ema，如果为True，则初始化ema。

    # 实例化模型并且移动到GPU
    criterion_train = SoftTargetCrossEntropy()
    criterion_val = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    #设置模型
    model_ft = ghostnet_100(pretrained=True)
    print(model_ft)
    num_ftrs = model_ft.classifier.in_features
    model_ft.classifier = nn.Linear(num_ftrs, classes)
    if resume:
        model=torch.load(resume)
        model_ft.load_state_dict(model['state_dict'])
        Best_ACC=model['Best_ACC']
        start_epoch=model['epoch']
    model_ft.to(DEVICE)
    print(model_ft)
    # 选择简单暴力的Adam优化器，学习率调低
    optimizer = optim.AdamW(model_ft.parameters(),lr=model_lr)
    cosine_schedule = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer=optimizer, T_max=20, eta_min=1e-6)
    if use_amp:
        scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
    if torch.cuda.device_count() > 1 and use_dp:
        print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
        model_ft = torch.nn.DataParallel(model_ft)
    if use_ema:
        model_ema = ModelEma(
            model_ft,
            decay=model_ema_decay,
            device=DEVICE,
            resume=resume)
    else:
        model_ema=None

注：torch.nn.DataParallel方式，默认不能开启混合精度训练的，如果想要开启混合精度训练，则需要在模型的forward前面加上@autocast()函数。

如果不开启混合精度则要将@autocast()去掉，否则loss一直试nan。

定义训练和验证函数

训练函数

训练的主要步骤：

1、使用AverageMeter保存自定义变量，包括loss，ACC1，ACC5。

2、将数据输入mixup_fn生成mixup数据，然后输入model计算loss。

3、 optimizer.zero_grad() 梯度清零，把loss关于weight的导数变成0。

4、如果使用混合精度，则

• with torch.cuda.amp.autocast(),开启混合精度。
• 计算loss。
• scaler.scale(loss).backward()，梯度放大。
• torch.nn.utils.clip_grad_norm_，梯度裁剪，放置梯度爆炸。
• scaler.step(optimizer) ，首先把梯度值unscale回来，如果梯度值不是inf或NaN,则调用optimizer.step()来更新权重，否则，忽略step调用，从而保证权重不更新。
• 更新下一次迭代的scaler。

否则，直接反向传播求梯度。torch.nn.utils.clip_grad_norm_函数执行梯度裁剪，防止梯度爆炸。

5、如果model_ema不为None，则执行model_ema的updata函数，更新模型。

6、 torch.cuda.synchronize()，等待上面所有的操作执行完成。

7、接下来，更新loss，ACC1，ACC5的值。

等待一个epoch训练完成后，计算平均loss和平均acc

# 定义训练过程
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch,model_ema):
    model.train()
    loss_meter = AverageMeter()
    acc1_meter = AverageMeter()
    acc5_meter = AverageMeter()
    total_num = len(train_loader.dataset)
    print(total_num, len(train_loader))
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device, non_blocking=True), target.to(device, non_blocking=True)
        samples, targets = mixup_fn(data, target)
        output = model(samples)
        optimizer.zero_grad()
        if use_amp:
            with torch.cuda.amp.autocast():
                loss = criterion_train(output, targets)
            scaler.scale(loss).backward()
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
            # Unscales gradients and calls
            # or skips optimizer.step()
            scaler.step(optimizer)
            # Updates the scale for next iteration
            scaler.update()
        else:
            loss = criterion_train(output, targets)
            loss.backward()
            # torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD)
            optimizer.step()
        if model_ema is not None:
            model_ema.update(model)
        torch.cuda.synchronize()
        lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
        loss_meter.update(loss.item(), target.size(0))
        acc1, acc5 = accuracy(output, target, topk=(1, 5))
        loss_meter.update(loss.item(), target.size(0))
        acc1_meter.update(acc1.item(), target.size(0))
        acc5_meter.update(acc5.item(), target.size(0))
        if (batch_idx + 1) % 10 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}\tLR:{:.9f}'.format(
                epoch, (batch_idx + 1) * len(data), len(train_loader.dataset),
                       100. * (batch_idx + 1) / len(train_loader), loss.item(), lr))
    ave_loss =loss_meter.avg
    acc = acc1_meter.avg
    print('epoch:{}\tloss:{:.2f}\tacc:{:.2f}'.format(epoch, ave_loss, acc))
    return ave_loss, acc

验证函数

验证集和训练集大致相似，主要步骤：

1、定义参数，test_loss测试的loss，total_num总的验证集的数量，val_list验证集的label，pred_list预测的label。

2、在val的函数上面添加@torch.no_grad()，作用：所有计算得出的tensor的requires_grad都自动设置为False。即使一个tensor（命名为x）的requires_grad = True，在with torch.no_grad计算，由x得到的新tensor（命名为w-标量）requires_grad也为False，且grad_fn也为None,即不会对w求导。

3、使用验证集的loss函数求出验证集的loss。

4、调用accuracy函数计算ACC1和ACC5

5、更新loss_meter、acc1_meter、acc5_meter的参数。

本次epoch循环完成后，求得本次epoch的acc、loss。

如果acc比Best_ACC大，则保存模型。
保存模型的逻辑：

如果ACC比Best_ACC高，则保存best模型
判断模型是否为DP方式训练的模型。

如果是DP方式训练的模型，模型参数放在model.module，则需要保存model.module。
否则直接保存model。
接下来保存每个epoch的模型。
判断模型是否为DP方式训练的模型。
如果是DP方式训练的模型，模型参数放在model.module，则需要保存model.module.state_dict()。
新建个字典，放置Best_ACC、epoch和 model.module.state_dict()等参数。然后将这个字典保存。
否则，新建个字典，放置Best_ACC、epoch和 model.state_dict()等参数。然后将这个字典保存。
在这里注意：对于每个epoch的模型只保存了state_dict参数，没有保存整个模型文件。

# 验证过程
@torch.no_grad()
def val(model, device, test_loader):
    global Best_ACC
    model.eval()
    loss_meter = AverageMeter()
    acc1_meter = AverageMeter()
    acc5_meter = AverageMeter()
    total_num = len(test_loader.dataset)
    print(total_num, len(test_loader))
    val_list = []
    pred_list = []

    for data, target in test_loader:
        for t in target:
            val_list.append(t.data.item())
        data, target = data.to(device,non_blocking=True), target.to(device,non_blocking=True)
        output = model(data)
        loss = criterion_val(output, target)
        _, pred = torch.max(output.data, 1)
        for p in pred:
            pred_list.append(p.data.item())
        acc1, acc5 = accuracy(output, target, topk=(1, 5))
        loss_meter.update(loss.item(), target.size(0))
        acc1_meter.update(acc1.item(), target.size(0))
        acc5_meter.update(acc5.item(), target.size(0))
    acc = acc1_meter.avg
    print('\nVal set: Average loss: {:.4f}\tAcc1:{:.3f}%\tAcc5:{:.3f}%\n'.format(
        loss_meter.avg,  acc,  acc5_meter.avg))

    if acc > Best_ACC:
        if isinstance(model, torch.nn.DataParallel):
            torch.save(model.module, file_dir + '/' + 'best.pth')
        else:
            torch.save(model, file_dir + '/' + 'best.pth')
        Best_ACC = acc
    if isinstance(model, torch.nn.DataParallel):
        state = {

            'epoch': epoch,
            'state_dict': model.module.state_dict(),
            'Best_ACC':Best_ACC
        }
        torch.save(state, file_dir + "/" + 'model_' + str(epoch) + '_' + str(round(acc, 3)) + '.pth')
    else:
        state = {
            'epoch': epoch,
            'state_dict': model.state_dict(),
            'Best_ACC': Best_ACC
        }
        torch.save(state, file_dir + "/" + 'model_' + str(epoch) + '_' + str(round(acc, 3)) + '.pth')
    return val_list, pred_list, loss_meter.avg, acc

调用训练和验证方法

调用训练函数和验证函数的主要步骤：

1、定义参数：

• is_set_lr，是否已经设置了学习率，当epoch大于一定的次数后，会将学习率设置到一定的值，并将其置为True。
• log_dir：记录log用的，将有用的信息保存到字典中，然后转为json保存起来。
• train_loss_list：保存每个epoch的训练loss。
• val_loss_list：保存每个epoch的验证loss。
• train_acc_list：保存每个epoch的训练acc。
• val_acc_list：保存么每个epoch的验证acc。
• epoch_list：存放每个epoch的值。

循环epoch

1、调用train函数，得到 train_loss, train_acc，并将分别放入train_loss_list，train_acc_list，然后存入到logdir字典中。
2、如果use_ema为True，则使用ema，所以将ema模型传入验证函数，否则将model_ft模型传入验证函数。
3、调用验证函数，得到val_list, pred_list, val_loss, val_acc。将val_loss, val_acc分别放入val_loss_list和val_acc_list中，然后存入到logdir字典中。

4、保存log。

5、打印本次的测试报告。

6、如果epoch大于600，将学习率设置为固定的1e-6。

7、绘制loss曲线和acc曲线。

      # 训练与验证
    is_set_lr = False
    log_dir = {}
    train_loss_list, val_loss_list, train_acc_list, val_acc_list, epoch_list = [], [], [], [], []
    for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
        epoch_list.append(epoch)
        train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema)
        train_loss_list.append(train_loss)
        train_acc_list.append(train_acc)
        log_dir['train_acc'] = train_acc_list
        log_dir['train_loss'] = train_loss_list
        if use_ema:
            val_list, pred_list, val_loss, val_acc = val(model_ema.ema, DEVICE, test_loader)
        else:
            val_list, pred_list, val_loss, val_acc = val(model_ft, DEVICE, test_loader)
        val_loss_list.append(val_loss)
        val_acc_list.append(val_acc)
        log_dir['val_acc'] = val_acc_list
        log_dir['val_loss'] = val_loss_list
        log_dir['best_acc'] = Best_ACC
        with open(file_dir + '/result.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.write(json.dumps(log_dir))
        print(classification_report(val_list, pred_list, target_names=dataset_train.class_to_idx))
        if epoch < 600:
            cosine_schedule.step()
        else:
            if not is_set_lr:
                for param_group in optimizer.param_groups:
                    param_group["lr"] = 1e-6
                    is_set_lr = True
        fig = plt.figure(1)
        plt.plot(epoch_list, train_loss_list, 'r-', label=u'Train Loss')
        # 显示图例
        plt.plot(epoch_list, val_loss_list, 'b-', label=u'Val Loss')
        plt.legend(["Train Loss", "Val Loss"], loc="upper right")
        plt.xlabel(u'epoch')
        plt.ylabel(u'loss')
        plt.title('Model Loss ')
        plt.savefig(file_dir + "/loss.png")
        plt.close(1)
        fig2 = plt.figure(2)
        plt.plot(epoch_list, train_acc_list, 'r-', label=u'Train Acc')
        plt.plot(epoch_list, val_acc_list, 'b-', label=u'Val Acc')
        plt.legend(["Train Acc", "Val Acc"], loc="lower right")
        plt.title("Model Acc")
        plt.ylabel("acc")
        plt.xlabel("epoch")
        plt.savefig(file_dir + "/acc.png")
        plt.close(2)

运行以及结果查看

完成上面的所有代码就可以开始运行了。点击右键，然后选择“run train.py”即可，运行结果如下：

在每个epoch测试完成之后，打印验证集的acc、recall等指标。

绘制acc曲线

绘制loss曲线

训练了600个epoch，最好的成绩能达到95%

再次训练

如果在训练的过程中，各种情况造成的意外中断，这时候就需要接着上次训练的结果再次训练。
再次训练给resume附上模型路径即可。
例：

resume ='checkpoints/Ghost/model_3_10.581.pth'

再次训练的模型为什么只保存model.state_dict()

我在尝试用完整的模型载入训练时候，由于开启了混合精度训练，就开始各种报错。比如：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128060221?spm=1001.2014.3001.5501
还有loss为Nan的问题。只有关闭了混合精度训练才能避免这些。如果只保存model.state_dict()，再次载入模型的时候，我们会先定义模型，这样就避免了这些问题。这是我多次尝试得出的结论。

测试

测试，我们采用一种通用的方式。

测试集存放的目录如下图：

Ghost_demo
├─test
│  ├─1.jpg
│  ├─2.jpg
│  ├─3.jpg
│  ├ ......
└─test.py

import torch.utils.data.distributed
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from torch.autograd import Variable
import os

classes = ('Black-grass', 'Charlock', 'Cleavers', 'Common Chickweed',
           'Common wheat', 'Fat Hen', 'Loose Silky-bent',
           'Maize', 'Scentless Mayweed', 'Shepherds Purse', 'Small-flowered Cranesbill', 'Sugar beet')
transform_test = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.51819474, 0.5250407, 0.4945761], std=[0.24228974, 0.24347611, 0.2530049])
])

DEVICE = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model=torch.load('checkpoints/Ghost/best.pth')
model.eval()
model.to(DEVICE)

path = 'test/'
testList = os.listdir(path)
for file in testList:
    img = Image.open(path + file)
    img = transform_test(img)
    img.unsqueeze_(0)
    img = Variable(img).to(DEVICE)
    out = model(img)
    # Predict
    _, pred = torch.max(out.data, 1)
    print('Image Name:{},predict:{}'.format(file, classes[pred.data.item()]))

测试的主要逻辑：

1、定义类别，这个类别的顺序和训练时的类别顺序对应，一定不要改变顺序！！！！

2、定义transforms，transforms和验证集的transforms一样即可，别做数据增强。

3、 加载model，并将模型放在DEVICE里，

4、循环 读取图片并预测图片的类别，在这里注意，读取图片用PIL库的Image。不要用cv2，transforms不支持。循环里面的主要逻辑：

• 使用Image.open读取图片
• 使用transform_test对图片做归一化和标椎化。
• img.unsqueeze_(0) 增加一个维度，由（3，224，224）变为（1，3，224，224）
• Variable(img).to(DEVICE)：将数据放入DEVICE中。
• model(img)：执行预测。
• _, pred = torch.max(out.data, 1):获取预测值的最大下角标。

运行结果：

总结

到这里，GhostNet的实战案例就完成了。通过这篇文章，你可以学到：

1. 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？
2. 如何实现GhostNet模型实现训练？
3. 如何使用pytorch自带混合精度？
4. 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？
5. 如何使用DP多显卡训练？
6. 如何绘制loss和acc曲线？
7. 如何生成val的测评报告？
8. 如何编写测试脚本测试测试集？
9. 如何使用余弦退火策略调整学习率？
10. 如何使用AverageMeter类统计ACC和loss等自定义变量？
11. 如何理解和统计ACC1和ACC5？
12. 如何使用EMA？

本例用到的代码和数据集详见：

https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/87140946