Pytorch深度学习实战教程：UNet模型训练

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前言

本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。

该系列文章的内容有：

• Pytorch 的基本使用

• 语义分割算法讲解

由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“阅读原文”，才能访问文中的链接，文中的所有外部链接都已使用蓝色字体标记。

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项目背景

深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。

所以，让我们先看一下今天的任务。

没错，就是 UNet 论文中的经典任务：医学图像分割。

选择它作为今天的任务，就是因为简单，好上手。

简单描述一个这个任务：如动图所示，给一张细胞结构图，我们要把每个细胞互相分割开来。

这个训练数据只有30张，分辨率为512×512，这些图片是果蝇的电镜图。

好了，任务介绍完毕，开始准备训练模型。

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UNet训练

想要训练一个深度学习模型，可以简单分为三个步骤：

• 数据加载：数据怎么加载，标签怎么定义，用什么数据增强方法，都是这一步进行。

• 模型选择：模型我们已经准备好了，就是该系列上篇文章讲到的 UNet 网络。

• 算法选择：算法选择也就是我们选什么 loss ，用什么优化算法。

每个步骤说的比较笼统，我们结合今天的医学图像分割任务，展开说明。

1、数据加载

这一步，可以做很多事情，说白了，无非就是图片怎么加载，标签怎么定义，为了增加算法的鲁棒性或者增加数据集，可以做一些数据增强的操作。

既然是处理数据，那么我们先看下数据都是什么样的，再决定怎么处理。

数据已经备好，都在这里：(点原文连接了解更多)

https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning/tree/master/Pytorch-Seg/lesson-2/data

数据分为训练集和测试集，各30张，训练集有标签，测试集没有标签。

数据加载要做哪些处理，是根据任务和数据集而决定的，对于我们的分割任务，不用做太多处理，但由于数据量很少，仅30张，我们可以使用一些数据增强方法，来扩大我们的数据集。

Pytorch 给我们提供了一个方法，方便我们加载数据，我们可以使用这个框架，去加载我们的数据。看下伪代码：

# ================================================================== #
#                Input pipeline for custom dataset                 #
# ================================================================== #


# You should build your custom dataset as below.
class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self):
        # TODO
        # 1. Initialize file paths or a list of file names. 
        pass
    def __getitem__(self, index):
        # TODO
        # 1. Read one data from file (e.g. using numpy.fromfile, PIL.Image.open).
        # 2. Preprocess the data (e.g. torchvision.Transform).
        # 3. Return a data pair (e.g. image and label).
        pass
    def __len__(self):
        # You should change 0 to the total size of your dataset.
        return 0 


# You can then use the prebuilt data loader. 
custom_dataset = CustomDataset()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=custom_dataset,
                                           batch_size=64, 
                                           shuffle=True)

这是一个标准的模板，我们就使用这个模板，来加载数据，定义标签，以及进行数据增强。

创建一个dataset.py文件，编写代码如下：

import torch
import cv2
import os
import glob
from torch.utils.data import Dataset
import random


class ISBI_Loader(Dataset):
    def __init__(self, data_path):
        # 初始化函数，读取所有data_path下的图片
        self.data_path = data_path
        self.imgs_path = glob.glob(os.path.join(data_path, 'image/*.png'))


    def augment(self, image, flipCode):
        # 使用cv2.flip进行数据增强，filpCode为1水平翻转，0垂直翻转，-1水平+垂直翻转
        flip = cv2.flip(image, flipCode)
        return flip


    def __getitem__(self, index):
        # 根据index读取图片
        image_path = self.imgs_path[index]
        # 根据image_path生成label_path
        label_path = image_path.replace('image', 'label')
        # 读取训练图片和标签图片
        image = cv2.imread(image_path)
        label = cv2.imread(label_path)
        # 将数据转为单通道的图片
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        label = cv2.cvtColor(label, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        image = image.reshape(1, image.shape[0], image.shape[1])
        label = label.reshape(1, label.shape[0], label.shape[1])
        # 处理标签，将像素值为255的改为1
        if label.max() > 1:
            label = label / 255
        # 随机进行数据增强，为2时不做处理
        flipCode = random.choice([-1, 0, 1, 2])
        if flipCode != 2:
            image = self.augment(image, flipCode)
            label = self.augment(label, flipCode)
        return image, label


    def __len__(self):
        # 返回训练集大小
        return len(self.imgs_path)




if __name__ == "__main__":
    isbi_dataset = ISBI_Loader("data/train/")
    print("数据个数：", len(isbi_dataset))
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset,
                                               batch_size=2, 
                                               shuffle=True)
    for image, label in train_loader:
        print(image.shape)

运行代码，你可以看到如下结果：

解释一下代码：

__init__函数是这个类的初始化函数，根据指定的图片路径，读取所有图片数据，存放到self.imgs_path列表中。

__len__函数可以返回数据的多少，这个类实例化后，通过len()函数调用。

__getitem__函数是数据获取函数，在这个函数里你可以写数据怎么读，怎么处理，并且可以一些数据预处理、数据增强都可以在这里进行。我这里的处理很简单，只是将图片读取，并处理成单通道图片。同时，因为 label 的图片像素点是0和255，因此需要除以255，变成0和1。同时，随机进行了数据增强。

augment函数是定义的数据增强函数，怎么处理都行，我这里只是进行了简单的旋转操作。

在这个类中，你不用进行一些打乱数据集的操作，也不用管怎么按照 batchsize 读取数据。因为实例化这个类后，我们可以用 torch.utils.data.DataLoader 方法指定 batchsize 的大小，决定是否打乱数据。

Pytorch 提供给给我们的 DataLoader 很强大，我们甚至可以指定使用多少个进程加载数据，数据是否加载到 CUDA 内存中等高级用法，本文不涉及，就不再展开讲解了。

2、模型选择

模型我们已经选择为 UNet 网络结构。

但是我们需要对网络进行微调，完全按照论文的结构，模型输出的尺寸会稍微小于图片输入的尺寸，如果使用论文的网络结构需要在结果输出后，做一个 resize 操作。为了省去这一步，我们可以修改网络，使网络的输出尺寸正好等于图片的输入尺寸。

创建unet_parts.py文件，编写如下代码：

""" Parts of the U-Net model """
"""https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/blob/master/unet/unet_parts.py"""


import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class DoubleConv(nn.Module):
    """(convolution => [BN] => ReLU) * 2"""


    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        self.double_conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )


    def forward(self, x):
        return self.double_conv(x)


class Down(nn.Module):
    """Downscaling with maxpool then double conv"""


    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        self.maxpool_conv = nn.Sequential(
            nn.MaxPool2d(2),
            DoubleConv(in_channels, out_channels)
        )


    def forward(self, x):
        return self.maxpool_conv(x)


class Up(nn.Module):
    """Upscaling then double conv"""


    def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True):
        super().__init__()


        # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels
        if bilinear:
            self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
        else:
            self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2)


        self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels)


    def forward(self, x1, x2):
        x1 = self.up(x1)
        # input is CHW
        diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]])
        diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]])


        x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,
                        diffY // 2, diffY - diffY // 2])


        x = torch.cat([x2, x1], dim=1)
        return self.conv(x)




class OutConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(OutConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)


    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

创建unet_model.py文件，编写如下代码：

""" Full assembly of the parts to form the complete network """
"""Refer https://github.com/milesial/Pytorch-UNet/blob/master/unet/unet_model.py"""


import torch.nn.functional as F


from .unet_parts import *


class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True):
        super(UNet, self).__init__()
        self.n_channels = n_channels
        self.n_classes = n_classes
        self.bilinear = bilinear


        self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)
        self.down1 = Down(64, 128)
        self.down2 = Down(128, 256)
        self.down3 = Down(256, 512)
        self.down4 = Down(512, 512)
        self.up1 = Up(1024, 256, bilinear)
        self.up2 = Up(512, 128, bilinear)
        self.up3 = Up(256, 64, bilinear)
        self.up4 = Up(128, 64, bilinear)
        self.outc = OutConv(64, n_classes)


    def forward(self, x):
        x1 = self.inc(x)
        x2 = self.down1(x1)
        x3 = self.down2(x2)
        x4 = self.down3(x3)
        x5 = self.down4(x4)
        x = self.up1(x5, x4)
        x = self.up2(x, x3)
        x = self.up3(x, x2)
        x = self.up4(x, x1)
        logits = self.outc(x)
        return logits


if __name__ == '__main__':
    net = UNet(n_channels=3, n_classes=1)
    print(net)

这样调整过后，网络的输出尺寸就与图片的输入尺寸相同了。

3、算法选择

选择什么 Loss 很重要，Loss 选择的好坏，都会影响算法拟合数据的效果。

选择什么 Loss 也是根据任务而决定的。我们今天的任务，只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务，所以我们可以使用 BCEWithLogitsLoss。

啥是 BCEWithLogitsLoss？BCEWithLogitsLoss 是 Pytorch 提供的用来计算二分类交叉熵的函数。

它的公式是：

看过我机器学习系列教程的朋友，对这个公式一定不陌生，它就是 Logistic 回归的损失函数。它利用的是 Sigmoid 函数阈值在[0,1]这个特性来进行分类的。

目标函数，也就是 Loss 确定好了，怎么去优化这个目标呢？

最简单的方法就是，我们耳熟能详的梯度下降算法，逐渐逼近局部的极值。

但是这种简单的优化算法，求解速度慢，也就是想找到最优解，费劲儿。

各种优化算法，本质上其实都是梯度下降，例如最常规的 SGD，就是基于梯度下降改进的随机梯度下降算法，Momentum 就是引入了动量的 SGD，以指数衰减的形式累计历史梯度。

除了这些最基本的优化算法，还有自适应参数的优化算法。这类算法最大的特点就是，每个参数有不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率，从而达到更好的收敛效果。

本文就是选择了一种自适应的优化算法 RMSProp。

‍由于篇幅有限，这里就不再扩展，讲解这个优化算法单写一篇都不够，要弄懂 RMSProp，你得先知道什么是 AdaGrad，因为 RMSProp 是基于 AdaGrad 的改进。

比 RMSProp 更高级的优化算法也有，比如大名顶顶的 Adam，它可以看做是修正后的Momentum+RMSProp 算法。

总之，对于初学者，你只要知道 RMSProp 是一种自适应的优化算法，比较高级就行了。

下面，我们就可以开始写训练UNet的代码了，创建 train.py 编写如下代码：

from model.unet_model import UNet
from utils.dataset import ISBI_Loader
from torch import optim
import torch.nn as nn
import torch


def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001):
    # 加载训练集
    isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset,
                                               batch_size=batch_size, 
                                               shuffle=True)
    # 定义RMSprop算法
    optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9)
    # 定义Loss算法
    criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
    # best_loss统计，初始化为正无穷
    best_loss = float('inf')
    # 训练epochs次
    for epoch in range(epochs):
        # 训练模式
        net.train()
        # 按照batch_size开始训练
        for image, label in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            # 将数据拷贝到device中
            image = image.to(device=device, dtype=torch.float32)
            label = label.to(device=device, dtype=torch.float32)
            # 使用网络参数，输出预测结果
            pred = net(image)
            # 计算loss
            loss = criterion(pred, label)
            print('Loss/train', loss.item())
            # 保存loss值最小的网络参数
            if loss < best_loss:
                best_loss = loss
                torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth')
            # 更新参数
            loss.backward()
            optimizer.step()


if __name__ == "__main__":
    # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    # 加载网络，图片单通道1，分类为1。
    net = UNet(n_channels=1, n_classes=1)
    # 将网络拷贝到deivce中
    net.to(device=device)
    # 指定训练集地址，开始训练
    data_path = "data/train/"
    train_net(net, device, data_path)

为了让工程更加清晰简洁，我们创建一个 model 文件夹，里面放模型相关的代码，也就是我们的网络结构代码，unet_parts.py 和 unet_model.py。

创建一个 utils 文件夹，里面放工具相关的代码，比如数据加载工具dataset.py。

这种模块化的管理，大大提高了代码的可维护性。

train.py 放在工程根目录即可，简单解释下代码。

由于数据就30张，我们就不分训练集和验证集了，我们保存训练集 loss 值最低的网络参数作为最佳模型参数。

如果都没有问题，你可以看到 loss 正在逐渐收敛。

4

预测

模型训练好了，我们可以用它在测试集上看下效果。

在工程根目录创建 predict.py 文件，编写如下代码：

import glob
import numpy as np
import torch
import os
import cv2
from model.unet_model import UNet


if __name__ == "__main__":
    # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    # 加载网络，图片单通道，分类为1。
    net = UNet(n_channels=1, n_classes=1)
    # 将网络拷贝到deivce中
    net.to(device=device)
    # 加载模型参数
    net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device))
    # 测试模式
    net.eval()
    # 读取所有图片路径
    tests_path = glob.glob('data/test/*.png')
    # 遍历所有图片
    for test_path in tests_path:
        # 保存结果地址
        save_res_path = test_path.split('.')[0] + '_res.png'
        # 读取图片
        img = cv2.imread(test_path)
        # 转为灰度图
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组
        img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1])
        # 转为tensor
        img_tensor = torch.from_numpy(img)
        # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。
        img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32)
        # 预测
        pred = net(img_tensor)
        # 提取结果
        pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0]
        # 处理结果
        pred[pred >= 0.5] = 255
        pred[pred < 0.5] = 0
        # 保存图片
        cv2.imwrite(save_res_path, pred)

运行完后，你可以在data/test目录下，看到预测结果：

大功告成！

5

最后

• 本文主要讲解了训练模型的三个步骤：数据加载、模型选择、算法选择。

• 这是一个简单的例子，训练正常的视觉任务，要复杂很多。比如：在训练模型的时候，需要根据模型在验证集上的准确率选择保存哪个模型；需要支持tensorboard方便我们观察loss收敛情况等等。

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