知識回顧

1. 數據增強
2. 卷積神經網絡定義的寫法
3. batch歸一化：調整一個批次的分布，常用與圖像數據
4. 特征圖：只有卷積操作輸出的才叫特征圖
5. 調度器：直接修改基礎學習率

卷積操作常見流程如下：

1. 輸入 → 卷積層 → Batch歸一化層（可選） → 池化層 → 激活函數 → 下一層

1. Flatten -> Dense (with Dropout，可選) -> Dense (Output)

作業：嘗試手動修改下不同的調度器和CNN的結構，觀察訓練的差異。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 設置中文字體支持
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決負號顯示問題# 檢查GPU是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用設備: {device}")# 1. 數據預處理
# 訓練集：使用多種數據增強方法提高模型泛化能力
train_transform = transforms.Compose([# 隨機裁剪圖像，從原圖中隨機截取32x32大小的區域transforms.RandomCrop(32, padding=4),# 隨機水平翻轉圖像（概率0.5）transforms.RandomHorizontalFlip(),# 隨機顏色抖動：亮度、對比度、飽和度和色調隨機變化transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1),# 隨機旋轉圖像（最大角度15度）transforms.RandomRotation(15),# 將PIL圖像或numpy數組轉換為張量transforms.ToTensor(),# 標準化處理：每個通道的均值和標準差，使數據分布更合理transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])# 測試集：僅進行必要的標準化，保持數據原始特性，標準化不損失數據信息，可還原
test_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])# 2. 加載CIFAR-10數據集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=train_transform  # 使用增強后的預處理
)test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,transform=test_transform  # 測試集不使用增強
)# 3. 創建數據加載器
batch_size = 64
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 4. 定義CNN模型的定義（替代原MLP）
class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN, self).__init__()  # 繼承父類初始化# ---------------------- 第一個卷積塊 ----------------------# 卷積層1：輸入3通道（RGB），輸出32個特征圖，卷積核3x3，邊緣填充1像素self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3,       # 輸入通道數（圖像的RGB通道）out_channels=32,     # 輸出通道數（生成32個新特征圖）kernel_size=3,       # 卷積核尺寸（3x3像素）padding=1            # 邊緣填充1像素，保持輸出尺寸與輸入相同)# 批量歸一化層：對32個輸出通道進行歸一化，加速訓練self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=32)# ReLU激活函數：引入非線性，公式：max(0, x)self.relu1 = nn.ReLU()# 最大池化層：窗口2x2，步長2，特征圖尺寸減半（32x32→16x16）self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)  # stride默認等于kernel_size# ---------------------- 第二個卷積塊 ----------------------# 卷積層2：輸入32通道（來自conv1的輸出），輸出64通道self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32,      # 輸入通道數（前一層的輸出通道數）out_channels=64,     # 輸出通道數（特征圖數量翻倍）kernel_size=3,       # 卷積核尺寸不變padding=1            # 保持尺寸：16x16→16x16（卷積后）→8x8（池化后）)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_features=64)self.relu2 = nn.ReLU()self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)  # 尺寸減半：16x16→8x8# ---------------------- 第三個卷積塊 ----------------------# 卷積層3：輸入64通道，輸出128通道self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64,      # 輸入通道數（前一層的輸出通道數）out_channels=128,    # 輸出通道數（特征圖數量再次翻倍）kernel_size=3,padding=1            # 保持尺寸：8x8→8x8（卷積后）→4x4（池化后）)self.bn3 = nn.BatchNorm2d(num_features=128)self.relu3 = nn.ReLU()  # 復用激活函數對象（節省內存）self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)  # 尺寸減半：8x8→4x4# ---------------------- 全連接層（分類器） ----------------------# 計算展平后的特征維度：128通道 × 4x4尺寸 = 128×16=2048維self.fc1 = nn.Linear(in_features=128 * 4 * 4,  # 輸入維度（卷積層輸出的特征數）out_features=512          # 輸出維度（隱藏層神經元數）)# Dropout層：訓練時隨機丟棄50%神經元，防止過擬合self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)# 輸出層：將512維特征映射到10個類別（CIFAR-10的類別數）self.fc2 = nn.Linear(in_features=512, out_features=10)def forward(self, x):# 輸入尺寸：[batch_size, 3, 32, 32]（batch_size=批量大小，3=通道數，32x32=圖像尺寸）# ---------- 卷積塊1處理 ----------x = self.conv1(x)       # 卷積后尺寸：[batch_size, 32, 32, 32]（padding=1保持尺寸）x = self.bn1(x)         # 批量歸一化，不改變尺寸x = self.relu1(x)       # 激活函數，不改變尺寸x = self.pool1(x)       # 池化后尺寸：[batch_size, 32, 16, 16]（32→16是因為池化窗口2x2）# ---------- 卷積塊2處理 ----------x = self.conv2(x)       # 卷積后尺寸：[batch_size, 64, 16, 16]（padding=1保持尺寸）x = self.bn2(x)x = self.relu2(x)x = self.pool2(x)       # 池化后尺寸：[batch_size, 64, 8, 8]# ---------- 卷積塊3處理 ----------x = self.conv3(x)       # 卷積后尺寸：[batch_size, 128, 8, 8]（padding=1保持尺寸）x = self.bn3(x)x = self.relu3(x)x = self.pool3(x)       # 池化后尺寸：[batch_size, 128, 4, 4]# ---------- 展平與全連接層 ----------# 將多維特征圖展平為一維向量：[batch_size, 128*4*4] = [batch_size, 2048]x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)  # -1自動計算批量維度，保持批量大小不變x = self.fc1(x)           # 全連接層：2048→512，尺寸變為[batch_size, 512]x = self.relu3(x)         # 激活函數（復用relu3，與卷積塊3共用）x = self.dropout(x)       # Dropout隨機丟棄神經元，不改變尺寸x = self.fc2(x)           # 全連接層：512→10，尺寸變為[batch_size, 10]（未激活，直接輸出logits）return x  # 輸出未經過Softmax的logits，適用于交叉熵損失函數# 初始化模型
model = CNN()
#model = model.to(device)  # 將模型移至GPU（如果可用）
# 5. 定義損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵損失函數，適用于多分類任務
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam優化器，學習率0.001
# 引入學習率調度器，在訓練過程中動態調整學習率--訓練初期使用較大的 LR 快速降低損失，訓練后期使用較小的 LR 更精細地逼近全局最優解。
# 在每個 epoch 結束后，需要手動調用調度器來更新學習率，可以在訓練過程中調用 scheduler.step()
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,        # 指定要控制的優化器（這里是Adam）mode='min',       # 監測的指標是"最小化"（如損失函數）patience=3,       # 如果連續3個epoch指標沒有改善，才降低LRfactor=0.5        # 降低LR的比例（新LR = 舊LR × 0.5）
)
# scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)  
# # 每5個epoch，LR = LR × 0.1  # scheduler = optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[10, 20, 30], gamma=0.5)  
# # 當epoch=10、20、30時，LR = LR × 0.5  # scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0.0001)  
# # LR在[0.0001, LR_initial]之間按余弦曲線變化，周期為2×T_max  
# 5. 訓練模型（記錄每個 iteration 的損失）
def train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs):model.train()  # 設置為訓練模式# 記錄每個 iteration 的損失all_iter_losses = []  # 存儲所有 batch 的損失iter_indices = []     # 存儲 iteration 序號# 記錄每個 epoch 的準確率和損失train_acc_history = []test_acc_history = []train_loss_history = []test_loss_history = []for epoch in range(epochs):running_loss = 0.0correct = 0total = 0for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):data, target = data.to(device), target.to(device)  # 移至GPUoptimizer.zero_grad()  # 梯度清零output = model(data)  # 前向傳播loss = criterion(output, target)  # 計算損失loss.backward()  # 反向傳播optimizer.step()  # 更新參數# 記錄當前 iteration 的損失iter_loss = loss.item()all_iter_losses.append(iter_loss)iter_indices.append(epoch * len(train_loader) + batch_idx + 1)# 統計準確率和損失running_loss += iter_loss_, predicted = output.max(1)total += target.size(0)correct += predicted.eq(target).sum().item()# 每100個批次打印一次訓練信息if (batch_idx + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch: {epoch+1}/{epochs} | Batch: {batch_idx+1}/{len(train_loader)} 'f'| 單Batch損失: {iter_loss:.4f} | 累計平均損失: {running_loss/(batch_idx+1):.4f}')# 計算當前epoch的平均訓練損失和準確率epoch_train_loss = running_loss / len(train_loader)epoch_train_acc = 100. * correct / totaltrain_acc_history.append(epoch_train_acc)train_loss_history.append(epoch_train_loss)# 測試階段model.eval()  # 設置為評估模式test_loss = 0correct_test = 0total_test = 0with torch.no_grad():for data, target in test_loader:data, target = data.to(device), target.to(device)output = model(data)test_loss += criterion(output, target).item()_, predicted = output.max(1)total_test += target.size(0)correct_test += predicted.eq(target).sum().item()epoch_test_loss = test_loss / len(test_loader)epoch_test_acc = 100. * correct_test / total_testtest_acc_history.append(epoch_test_acc)test_loss_history.append(epoch_test_loss)# 更新學習率調度器scheduler.step(epoch_test_loss)print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs} 完成 | 訓練準確率: {epoch_train_acc:.2f}% | 測試準確率: {epoch_test_acc:.2f}%')# 繪制所有 iteration 的損失曲線plot_iter_losses(all_iter_losses, iter_indices)# 繪制每個 epoch 的準確率和損失曲線plot_epoch_metrics(train_acc_history, test_acc_history, train_loss_history, test_loss_history)return epoch_test_acc  # 返回最終測試準確率# 6. 繪制每個 iteration 的損失曲線
def plot_iter_losses(losses, indices):plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(indices, losses, 'b-', alpha=0.7, label='Iteration Loss')plt.xlabel('Iteration（Batch序號）')plt.ylabel('損失值')plt.title('每個 Iteration 的訓練損失')plt.legend()plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()# 7. 繪制每個 epoch 的準確率和損失曲線
def plot_epoch_metrics(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):epochs = range(1, len(train_acc) + 1)plt.figure(figsize=(12, 4))# 繪制準確率曲線plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs, train_acc, 'b-', label='訓練準確率')plt.plot(epochs, test_acc, 'r-', label='測試準確率')plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('準確率 (%)')plt.title('訓練和測試準確率')plt.legend()plt.grid(True)# 繪制損失曲線plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(epochs, train_loss, 'b-', label='訓練損失')plt.plot(epochs, test_loss, 'r-', label='測試損失')plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('損失值')plt.title('訓練和測試損失')plt.legend()plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()# 8. 執行訓練和測試
epochs = 20  # 增加訓練輪次以獲得更好效果
print("開始使用CNN訓練模型...")
final_accuracy = train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs)
print(f"訓練完成！最終測試準確率: {final_accuracy:.2f}%")# # 保存模型
# torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_cnn_model.pth')
# print("模型已保存為: cifar10_cnn_model.pth")