《PyTorch深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目教程》教案-項(xiàng)目3-貓狗圖像分類教師姓名宋桂嶺授課班級(jí)授課周次授課課時(shí)9教學(xué)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)：1.理解并應(yīng)用PyTorch中DataSet類進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以提高模型泛化能力。2.學(xué)會(huì)使用torchstat工具包對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以監(jiān)控模型訓(xùn)練狀態(tài)。3.掌握logging工具包的使用，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過程的日志記錄與輸出，便于模型調(diào)試與分析。4.理解回歸與分類任務(wù)的區(qū)別，并掌握分類任務(wù)中的關(guān)鍵算法。5.學(xué)習(xí)和掌握Sigmoid與Softmax函數(shù)在不同分類任務(wù)中的應(yīng)用。能力目標(biāo)：6.能夠利用網(wǎng)絡(luò)資源加載和處圖像數(shù)據(jù)集，進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)。7.能夠獨(dú)立搭建并訓(xùn)練一個(gè)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于圖像分類任務(wù)。8.能夠運(yùn)用日志記錄和其他評(píng)估手段，對(duì)模型的性能進(jìn)行監(jiān)控和分析，提出改進(jìn)策略。素養(yǎng)目標(biāo)：9.培養(yǎng)項(xiàng)目化思維，養(yǎng)成項(xiàng)目開發(fā)的全局視角，合理規(guī)劃項(xiàng)目進(jìn)度。10.增強(qiáng)自主學(xué)習(xí)能力，能夠獨(dú)立分析問題，尋找解決方案，并在項(xiàng)目中實(shí)踐。11.提升自我學(xué)習(xí)意識(shí)，通過本項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，激發(fā)對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集收集和構(gòu)建的興趣，主動(dòng)尋找和應(yīng)用更多的學(xué)習(xí)資源。教學(xué)內(nèi)容任務(wù)1準(zhǔn)備貓狗數(shù)據(jù)集任務(wù)2設(shè)計(jì)圖像分類全連接網(wǎng)絡(luò)任務(wù)3訓(xùn)練圖像分類網(wǎng)絡(luò)任務(wù)4應(yīng)用分類網(wǎng)絡(luò)推理更多圖片任務(wù)5認(rèn)識(shí)深度學(xué)習(xí)的主要任務(wù)：回歸與分類教學(xué)重點(diǎn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法框架的搭建深度學(xué)習(xí)的主要任務(wù)教學(xué)難點(diǎn)項(xiàng)目結(jié)構(gòu)的組織和管理多個(gè)類庫的調(diào)用教學(xué)方法講授法、演示法、任務(wù)導(dǎo)向法教學(xué)場所課外作業(yè)1）總結(jié)貓狗分類數(shù)據(jù)集創(chuàng)建的方法，可以按照該數(shù)據(jù)集格式，自己創(chuàng)建各種分類數(shù)據(jù)集，例如杯子、圖書等。2）修改圖像分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的激活函數(shù)和模型參數(shù)，例如將輸入改為256×256×3，如果輸入修改后，還需要修改哪些參數(shù)？3）修改訓(xùn)練輪次，完成300輪訓(xùn)練，可以比較檢測精度是否提升。教學(xué)體會(huì)或反思任務(wù)1準(zhǔn)備貓狗數(shù)據(jù)集（2課時(shí)）一、內(nèi)容講解1、項(xiàng)目2作業(yè)講解(20分鐘)2、由項(xiàng)目2的曲線擬合引出深度學(xué)習(xí)的主要任務(wù)：回歸和分類(5分鐘)3、典型分類任務(wù)介紹(5分鐘)要點(diǎn)：分類任務(wù)是深度學(xué)習(xí)的基本任務(wù)。問題：貓狗圖像分類是一個(gè)經(jīng)典的計(jì)算機(jī)視覺問題，目標(biāo)是對(duì)給定的圖像進(jìn)行分類，判斷圖像中是貓還是狗。由于貓狗的相似性，將二者完全分開面臨極大的挑戰(zhàn)。解決方法：通過監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行解決，即通過帶標(biāo)簽的圖像數(shù)據(jù)集來進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估模型。訓(xùn)練階段，模型接收大量的貓狗圖像作為輸入，并對(duì)其進(jìn)行學(xué)習(xí)，調(diào)整模型參數(shù)以最小化預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。評(píng)估階段，使用另外的圖像數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試和驗(yàn)證其分類準(zhǔn)確性。二、講練結(jié)合，創(chuàng)建貓狗圖像數(shù)據(jù)集1、引導(dǎo)學(xué)生打開互聯(lián)網(wǎng)瀏覽器，查看貓狗圖像的公開數(shù)據(jù)集(10分鐘)2、完成數(shù)據(jù)集的下載(10分鐘)3、查看下載的數(shù)據(jù)集圖像，人工分析圖像特征（5分鐘）4、編寫程序，查看圖像尺寸信息，確定每張圖像都可以被Python圖像庫訪問，可以采用OpenCV或PIL圖像包（15分鐘）5、數(shù)據(jù)集劃分，手動(dòng)創(chuàng)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集文件夾，拓展訓(xùn)練，完成數(shù)據(jù)集自動(dòng)劃分的Python程序代碼，輸入：數(shù)據(jù)集劃分比例和原始數(shù)據(jù)圖片，輸出：劃分后的文件夾（根據(jù)學(xué)生基礎(chǔ)：機(jī)動(dòng)時(shí)長5-20分鐘）6、創(chuàng)建DataSet類，完成DogCatDataset類，同時(shí)介紹深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架的整體項(xiàng)目結(jié)構(gòu)，教師示范，學(xué)生自行編程練習(xí)，根據(jù)學(xué)生基礎(chǔ)：機(jī)動(dòng)時(shí)長10-20分鐘：三、課程總結(jié)與回顧（5分鐘）對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，重點(diǎn)回顧圖像劃分和項(xiàng)目組織結(jié)構(gòu)安排，鼓勵(lì)學(xué)生多創(chuàng)建幾個(gè)項(xiàng)目，建立空白文件，強(qiáng)化項(xiàng)目架構(gòu)整體記憶。任務(wù)2設(shè)計(jì)圖像分類全連接網(wǎng)絡(luò)(1課時(shí)）講練結(jié)合，代碼給出MLP分類模型的定義，并指導(dǎo)學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐編寫1、創(chuàng)建MLP分類器模型（教師創(chuàng)建講解30分鐘）講解要點(diǎn)：①代碼實(shí)現(xiàn)；②導(dǎo)出為ONNX模型，對(duì)照代碼講解模型結(jié)構(gòu)；③講解整體項(xiàng)目組織架構(gòu)，以及model在代碼框架中的目錄關(guān)系；④編寫main方法，實(shí)現(xiàn)MLP分類器模型的測試用例；⑤斷點(diǎn)調(diào)試，講解每層的參數(shù)傳遞的意義，回顧MLP對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)公式和正向傳播模型2、學(xué)生實(shí)際編程完成MLP分類器模型（20分鐘）任務(wù)3訓(xùn)練圖像分類網(wǎng)絡(luò)(3課時(shí)）一、講練結(jié)合，通過代碼，示范訓(xùn)練開發(fā)過程1、講解訓(xùn)練日志的實(shí)現(xiàn)，多講解訓(xùn)練框架的工程化，讓學(xué)生梳理模塊化編程意識(shí)，編寫后，書寫測試用例，同步要求學(xué)生完成（20分鐘）2、逐步完成訓(xùn)練過程開發(fā)，按照模型塊完成進(jìn)行運(yùn)行輸出，和學(xué)生講解，逐步調(diào)試，逐步輸出的意義，不要整段輸出，講解時(shí)間40分鐘，練習(xí)時(shí)間40分鐘，建議分配比例：訓(xùn)練初始化10分鐘-20分鐘，配置數(shù)據(jù)集10-20分鐘，網(wǎng)絡(luò)模型加載5-10分鐘，配置訓(xùn)練策略10-20分鐘，迭代訓(xùn)練程序執(zhí)行5-20分鐘。二、課程總結(jié)與回顧（20分鐘）1、對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，打開訓(xùn)練后的可視化分析圖,進(jìn)行分析2、對(duì)于迭代過程進(jìn)行總結(jié)，強(qiáng)化正向轉(zhuǎn)播和反向傳播的理解。任務(wù)4應(yīng)用分類網(wǎng)絡(luò)推理（1課時(shí)）一、講練結(jié)合，給出推理相關(guān)代碼，及其在項(xiàng)目框架中的位置，講解10分鐘，學(xué)生自行實(shí)現(xiàn)20分鐘這里教師要強(qiáng)調(diào)不要拷貝粘貼，要對(duì)代碼進(jìn)行逐行編寫，強(qiáng)化自身對(duì)計(jì)算機(jī)鍵盤、編程、文件操作等的熟練度，留出充足時(shí)間。二、拓展編程：如何修改代碼，實(shí)現(xiàn)批量讀取測試集圖片，得到模型在測試集上的準(zhǔn)確率（20分鐘）任務(wù)5認(rèn)識(shí)深度學(xué)習(xí)的主要任務(wù)：回歸與分類（2課時(shí)）授課方式：理論講解和編程示范1、回顧項(xiàng)目2、項(xiàng)目3做了什么，有何區(qū)別與聯(lián)系，引入深度學(xué)習(xí)的兩大基本任務(wù)：回歸和分類（10分鐘）2、講解線性回