pytorch实现对输入超过三通道的数据进行训练
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
importtorch fromtorch.utilsimportdata importos fromPILimportImage importnumpyasnp importpickle classFire_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): ifindex<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 returndata,label elifindex>=2504andindex<6489: unfire=pickle.load(self.pickle_unfire) unfire=unfire.transpose(2,0,1) data=torch.from_numpy(unfire) label=0 returndata,label def__len__(self): return6489
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) fromtorch.utils.dataimportDataLoader fire_dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=4,shuffle=True,drop_last=True)
模型训练
importtorch fromtorch.utilsimportdata fromnets.mobilenetimportmobilenet fromconfig.configimportdefault_config fromtorch.autogradimportVariableasV importnumpyasnp importsys importtime opt=default_config() deftrain(): #模型定义 model=mobilenet().cuda() ifopt.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 forepochinrange(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 fori,(datas,labels)inenumerate(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:ExpectedobjectofscalartypeLongbutgotscalartypeFloatforargument#2'target'
解决方案:target=target.long()
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