前面已经安装好了torch，下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型，我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径。所以我们从分析一个简单的案例开始吧。
参考Supervised Learning
这个例子呢，主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类。
SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集
代码主要分为五个部分
数据的预处理
网络模型的构建
损失函数的定义
训练网络
测试数据
数据的预处理
- require 'torch' -- torch
- require 'image' -- to visualize the dataset
- require 'nn' -- provides a normalization operator
加载头文件
- if not opt then
- print '==> processing options'
- cmd = torch.CmdLine()
- cmd:text()
- cmd:text('SVHN Dataset Preprocessing')
- cmd:text()
- cmd:text('Options:')
- cmd:option('-size', 'small', 'how many samples do we load: small | full | extra')
- cmd:option('-visualize', true, 'visualize input data and weights during training')
- cmd:text()
- opt = cmd:parse(arg or {})
- end
文件的命令行参数。主要有两个参数（文件大小和是否可视化选项），torch.CmdLine()函数参见torch.CmdLine()
- www = 'http://data.neuflow.org/data/housenumbers/'
-
- train_file = 'train_32x32.t7'
- test_file = 'test_32x32.t7'
- extra_file = 'extra_32x32.t7'
-
- if not paths.filep(train_file) then
- os.execute('wget ' .. www .. train_file)
- end
- if not paths.filep(test_file) then
- os.execute('wget ' .. www .. test_file)
- end
- if opt.size == 'extra' and not paths.filep(extra_file) then
- os.execute('wget ' .. www .. extra_file)
- end
用于数据集的下载，数据集网址,但是这个网址好像被墙了，访问不了。所以我自己令下载的数据集SVHN，其中只下载了 train_32x32.mat和 test_32x32.mat文件，因为数据太大机子跑得太慢。
顺便说一句上边代码中 os.execute(string)是执行string指令，wget是下载指令，参见linux 应用之wget 命令详解
下载下来的数据是 mat格式的，要转换成 torch使用的t7格式，文档中说可以使用mattorch工具实现，但是我在虚拟机上没有装matlab，所以安装mattorch总是失败。 另外使用matio同样可以实现matlab和torch间数据转换。
下面是安装matio的指令matio-ffi
- sudo apt-get install libmatio2
- sudo luarocks install matio
此时下载的数据是 columns x rows x channels x num ,但image.display()要求的数据组织形式是： num x channels x columns x rows,所以需要进行重组织，由于我也是个刚开始使用torch没一周的人，所以就用较原始的办法重组织了，谁有好办法希望教教我！下面是数据转换的代码
- matio = require'matio'
- loaded = matio.load('/SVHN_Data/train_32x32.mat')
- tempData=loaded.X:permute(4,3,1,2)
- trainData = {
- data = tempData,
- labels = loaded.y[{{},{1}}], -- loaded.y:size() --> 26032 x 1
- size = function() return trsize end
- }
数据存放在'/SVHN_Data'文件夹内
------------------------------------------------------下面一段是用来看数据转换的对不对 --------------------------------
torch 结果
matlab结果
颜色不大一样，一个是在笔记本上跑的，一个是在台机上跑的，不知道是不是机器的原因还是什么原因
---------------------------------------------------------------------END---------------------------------------------------------
- if opt.size == 'extra' then
- print '==> using extra training data'
- trsize = 73257 + 531131
- tesize = 26032
- elseif opt.size == 'full' then
- print '==> using regular, full training data'
- trsize = 73257
- tesize = 26032
- elseif opt.size == 'small' then
- print '==> using reduced training data, for fast experiments'
- trsize = 10000
- tesize = 2000
- end
上面这一段是设置训练集和测试集的大小。
================================================================= START ==================================================
- loaded = torch.load(train_file,'ascii')
- trainData = {
- data = loaded.X:transpose(3,4),
- labels = loaded.y[1],
- size = function() return trsize end
- }
上面这段代码很容易理解，就是分别将数据和标签起别名data和labels方便后续使用，size返回的是训练样本的个数。唯一需要注意的是transpose()函数的使用，这是因为在matlab中数据的表达一般是先列后行，而在torch中数据的表达一般是先行后列，所以这里对后两维进行了转置
这段代码被上面自己下载数据并处理取代
====================================================== END ======================================================
- if opt.size == 'extra' then
- loaded = torch.load(extra_file,'ascii')
- trdata = torch.Tensor(trsize,3,32,32)
- trdata[{ {1,(#trainData.data)[1]} }] = trainData.data
- trdata[{ {(#trainData.data)[1]+1,-1} }] = loaded.X:transpose(3,4)
- trlabels = torch.Tensor(trsize)
- trlabels[{ {1,(#trainData.labels)[1]} }] = trainData.labels
- trlabels[{ {(#trainData.labels)[1]+1,-1} }] = loaded.y[1]
- trainData = {
- data = trdata,
- labels = trlabels,
- size = function() return trsize end
- }
- end
当数据选择extra时，上面对训练集进行拼接。
同样加载测试集
- loaded = matio.load('/SVHN_Data/test_32x32.mat')
- tempData = loaded.X:permute(4,3,1,2)
- testData = {data = tempData, labels =loaded.y, size = function() return tesize end}
- tempData = nil
下面进行数据的预处理
数据的预处理包含三个trick
+ 图像从RGB空间映射到YUV空间
+ Y通道使用 contrastive normalization operator进行局部规范化
+ 对所有的数据在每个通道进行规范化到0，1之间
- -- RGB==>YUV
- for i=1,trainData:size() do
- trainData.data[i] = image.rgb2yuv(trainData.data[i]) -- 等价于 trainData.data[{{i},{},{},{}}]
- end
- for i=1,testData:size() do
- testData.data[i] = image.rgb2yuv(testData.data[i])
- end
-
- -- Name Channels for convenience
- channels = {'y','u','v'}
-
-
- -- 单通道进行规范化
- Mean={}
- Std={}
- for i=1, channel in ipairs(channels) do --此处和for i=1,3 do等价
- Mean[i]= trainData.data[{{},{i},{},{}}]:mean()
- Std[i] = trainData.data[{{},{i},{},{}}]:std()
- trainData.data[{{},{i},{},{}}]=trainData.data[{{},{i},{},{}}]:csub(Mean[i])
- trainData.data[{{},{i},{},{}}]=trainData.data[{{},{i},{},{}}]:div(Std[i])
- end
-
- for i=1,3 do
- testData.data[{{},{i},{},{}}]:add(-Mean[i]) -- add 和csub
- -- 这个用法见Tensor的手册，改变后替代原来数据，所以和上面是一样的
- testData.data[{{},{i},{},{}}]:div(Std[i])
- end
- -- 至于为什么测试数据使用训练集的统计量归一化，参见机器学习相关理论
Y通道局部的规范化需要使用nn包里的算子
- -- Define the normalization neighborhood:
- neighborhood = image.gaussian1D(7)
-
- -- Define our local normalization operator (It is an actual nn module,
- -- which could be inserted into a trainable model):
- normalization = nn.SpatialContrastiveNormalization(1, neighborhood):float()
-
- -- Normalize all Y channels locally:
- for i = 1,trainData:size() do
- trainData.data[{ i,{1},{},{} }] = normalization:forward(trainData.data[{ i,{1},{},{} }]) --前向计算
- end
- for i = 1,testData:size() do
- testData.data[{ i,{1},{},{} }] = normalization:forward(testData.data[{ i,{1},{},{} }])
- end
关于函数 nn.SpatialContrastiveNormalization(1, neighborhood) 参见 torch/nn/SpatialContrastiveNormalization.lua
===================== It's always good practice to verify that data is properly normalized ========================
- for i,channel in ipairs(channels) do
- trainMean = trainData.data[{ {},i }]:mean()
- trainStd = trainData.data[{ {},i }]:std()
-
- testMean = testData.data[{ {},i }]:mean()
- testStd = testData.data[{ {},i }]:std()
-
- print('training data, '..channel..'-channel, mean: ' .. trainMean)
- print('training data, '..channel..'-channel, standard deviation: ' .. trainStd)
-
- print('test data, '..channel..'-channel, mean: ' .. testMean)
- print('test data, '..channel..'-channel, standard deviation: ' .. testStd)
- end
================================================= END ======================================
最后是数据的可视化,显示了前256个数据Y，U，V通道上的效果
- if opt.visualize then
- first256Samples_y = trainData.data[{ {1,256},1 }]
- first256Samples_u = trainData.data[{ {1,256},2 }]
- first256Samples_v = trainData.data[{ {1,256},3 }]
- image.display{image=first256Samples_y, nrow=16, legend='Some training examples: Y channel'}
- image.display{image=first256Samples_u, nrow=16, legend='Some training examples: U channel'}
- image.display{image=first256Samples_v, nrow=16, legend='Some training examples: V channel'}
- end
具体的代码见附件
命令行执行： (1_data.lua)是文件名
结果见下图（Y通道）
github上给的结果(Y通道)
================================================== 结论 ===================================
torch 挺好用的，和我胃口-
在笔记本上安装虚拟机跑深度学习的代码。。。真是蛮拼的。。。这速度感人啊，直接在ubuntu系统上跑还是蛮快的
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附件
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