Siamese Net实战指南：PyTorch版猫狗大战大挑战

2023-12-04 17:50:33

前言

在上一篇文章中，我们探讨了Siamese网络的基本原理和它的核心思想——对比损失函数。现在，我们准备用PyTorch来实现一个简单的Siamese网络案例。通过这个案例，我们将会获得以下几点收获：

Siamese网络的可解释性较好。
通过训练Siamese网络可以直观感受到对比损失函数的作用。
我们可以将Siamese网络扩展到其他领域，如人脸识别、语音识别等。

数据准备

在本教程中，我们将使用MNIST数据集，该数据集包含70,000张手写数字图像，其中包含50,000张训练图像和20,000张测试图像。

首先，我们需要将MNIST数据集下载到本地。您可以从以下链接下载MNIST数据集：

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

下载完成后，解压MNIST数据集并将其移动到一个方便的位置。

数据预处理

接下来，我们需要对MNIST数据集进行预处理，以便将其用于训练Siamese网络。

首先，我们需要将MNIST数据集转换为PyTorch可以识别的格式。我们可以使用PyTorch的内置函数torchvision.datasets.MNIST来加载MNIST数据集。

import torchvision
import torch

# 加载MNIST数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)

然后，我们需要将MNIST数据集中的图像转换为张量。我们可以使用PyTorch的内置函数torchvision.transforms.ToTensor()来完成此操作。

# 将图像转换为张量
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

现在，我们已经将MNIST数据集转换为PyTorch可以识别的格式，并将其加载到内存中。接下来，我们需要构建Siamese网络模型。

Siamese网络模型构建

Siamese网络的模型结构非常简单，它由两个相同的子网络组成。这两个子网络共享相同的权重，并且都输出一个128维的特征向量。

我们可以使用PyTorch的nn.Sequential模块来构建Siamese网络模型。

import torch.nn as nn

# 定义Siamese网络模型
class SiameseNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SiameseNetwork, self).__init__()

        # 定义子网络
        self.sub_network = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Flatten()
        )

        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)

    def forward(self, x):
        # 将输入图像通过子网络
        x1, x2 = x[:, 0, :, :], x[:, 1, :, :]
        x1 = self.sub_network(x1)
        x2 = self.sub_network(x2)

        # 将两个子网络的输出通过全连接层
        x = torch.cat((x1, x2), dim=1)
        x = self.fc(x)

        return x

现在，我们已经构建好了Siamese网络模型，接下来我们需要定义损失函数和优化器。

损失函数和优化器

Siamese网络的损失函数是对比损失函数。对比损失函数的公式如下：

L(x, y, y_true) = 1/2 * (1 - y_true) * D(x, y)^2 + 1/2 * y_true * D(x, y_negative)^2

其中，x和y是两个输入图像，y_true是这两个输入图像的标签（0表示不相似，1表示相似），D(x, y)是两个输入图像的距离，D(x, y_negative)是x和另一个负样本图像的距离。

我们可以使用PyTorch的nn.BCELoss函数来实现对比损失函数。

import torch.nn.functional as F

# 定义损失函数
criterion = nn.BCELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

现在，我们已经定义好了损失函数和优化器，接下来我们需要训练Siamese网络模型。

模型训练

我们可以使用PyTorch的torch.optim.Adam函数来训练Siamese网络模型。

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for i, data in enumerate(train_loader):
        # 获取输入数据
        x, y = data

        # 将输入数据转换为张量
        x = x.float()
        y = y.float()

        # 将输入数据通过模型
        outputs = model(x)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, y)

        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新权重
        optimizer.step()

    # 在测试集上评估模型
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for i, data in enumerate(test_loader):
            # 获取输入数据
            x, y = data

            # 将输入数据转换为张量
            x = x.float()
            y = y.float()

            # 将输入数据通过模型
            outputs = model(x)

            # 计算预测结果
            predictions = torch.round(outputs)

            # 计算准确率
            correct += (predictions == y).sum().item()
            total += y.size(0)

    accuracy = correct / total

    # 打印训练信息
    print(f'Epoch: {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}, Accuracy: {accuracy}')

现在，我们已经训练好了Siamese网络模型，接下来我们需要评估模型的性能。

模型评估

我们可以使用PyTorch的torch.no_grad()函数来评估Siamese网络模型的性能。

# 在测试集上评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(test_loader):
        # 获取输入数据
        x, y = data

        # 将输入数据转换为张量
        x = x.float()
        y = y.float()

        # 将输入数据通过模型
        outputs = model(x)

        # 计算预测结果
        predictions = torch.round(outputs)

        # 计算准确率
        correct += (predictions == y).sum().item()
        total += y.size(0)

accuracy = correct / total

# 打印评估信息
print(f'Accuracy: {accuracy}')