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关于人工智能:在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

jiezi

作者 |DR. VAIBHAV KUMAR
编译 |VK
起源 |Analytics In Diamag

人工神经网络有许多风行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，次要用于无监督学习问题。

当它们在体系结构中有多个暗藏层时，它们被称为深度自编码器。这些模型能够利用于包含图像重建在内的各种利用。

在图像重建中，他们学习输出图像模式的示意，并重建与原始输出图像模式匹配的新图像。图像重建有许多重要的利用，特地是在医学畛域，须要从现有的不残缺或有噪声的图像中提取解码后的无噪声图像。

在本文中，咱们将演示在 PyTorch 中实现用于重建图像的深度自编码器。该深度学习模型将以 MNIST 手写数字为训练对象，在学习输出图像的示意后重建数字图像。

自编码器

自编码器是人工神经网络的变体，通常用于以无监督的形式学习无效的数据编码。

他们通常在一个示意学习计划中学习，在那里他们学习一组数据的编码。网络通过学习输出数据的示意，以十分类似的形式重建输出数据。自编码器的根本构造如下所示。

该体系结构通常包含输出层、输入层和连贯输出和输入层的一个或多个暗藏层。输入层与输出层具备雷同数量的节点，因为它要从新结构输出。

在它的个别模式中，只有一个暗藏层，但在深度主动编码器的状况下，有多个暗藏层。这种深度的减少缩小了示意某些函数的计算成本，也缩小了学习某些函数所需的训练数据量。其应用领域包含异样检测、图像处理、信息检索、药物发现等。

在 PyTorch 中实现深度自编码器

首先，咱们将导入所有必须的库。

import os
import torch 
import torchvision
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.utils import save_image
from PIL import Image

当初，咱们将定义超参数的值。

Epochs = 100
Lr_Rate = 1e-3
Batch_Size = 128

以下函数将用于 PyTorch 模型所需的图像转换。

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

应用上面的代码片段，咱们将下载 MNIST 手写数字数据集，并为进一步解决做好筹备。

train_set = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_set = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_set, Batch_Size=Batch_Size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_set, Batch_Size=Batch_Size, shuffle=True)

让咱们看看对于训练数据及其类的一些信息。

print(train_set)

print(train_set.classes)

在下一步中，咱们将定义用于定义模型的 Autoencoder 类。

class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()

        #编码器
        self.enc1 = nn.Linear(in_features=784, out_features=256) # Input image (28*28 = 784)
        self.enc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=128)
        self.enc3 = nn.Linear(in_features=128, out_features=64)
        self.enc4 = nn.Linear(in_features=64, out_features=32)
        self.enc5 = nn.Linear(in_features=32, out_features=16)

        #解码器 
        self.dec1 = nn.Linear(in_features=16, out_features=32)
        self.dec2 = nn.Linear(in_features=32, out_features=64)
        self.dec3 = nn.Linear(in_features=64, out_features=128)
        self.dec4 = nn.Linear(in_features=128, out_features=256)
        self.dec5 = nn.Linear(in_features=256, out_features=784) # Output image (28*28 = 784)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.enc1(x))
        x = F.relu(self.enc2(x))
        x = F.relu(self.enc3(x))
        x = F.relu(self.enc4(x))
        x = F.relu(self.enc5(x))

        x = F.relu(self.dec1(x))
        x = F.relu(self.dec2(x))
        x = F.relu(self.dec3(x))
        x = F.relu(self.dec4(x))
        x = F.relu(self.dec5(x))

        return x

当初，咱们将创立 Autoencoder 模型作为下面定义的 Autoencoder 类的一个对象。

model = Autoencoder()
print(model)

当初，咱们将定义损失函数和优化办法。

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=Lr_Rate)

以下函数将启用 CUDA 环境。

def get_device():
    if torch.cuda.is_available():
        device = 'cuda:0'
    else:
        device = 'cpu'
    return device

上面的函数将创立一个目录来保留后果。

def make_dir():
    image_dir = 'MNIST_Out_Images'
    if not os.path.exists(image_dir):
        os.makedirs(image_dir)

应用上面的函数，咱们将保留模型生成的重建图像。

def save_decod_img(img, epoch):
    img = img.view(img.size(0), 1, 28, 28)
    save_image(img, './MNIST_Out_Images/Autoencoder_image{}.png'.format(epoch))

将调用上面的函数来训练模型。

def training(model, train_loader, Epochs):
    train_loss = []
    for epoch in range(Epochs):
        running_loss = 0.0
        for data in train_loader:
            img, _ = data
            img = img.to(device)
            img = img.view(img.size(0), -1)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(img)
            loss = criterion(outputs, img)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()

        loss = running_loss / len(train_loader)
        train_loss.append(loss)
        print('Epoch {} of {}, Train Loss: {:.3f}'.format(epoch+1, Epochs, loss))

        if epoch % 5 == 0:
            save_decod_img(outputs.cpu().data, epoch)

    return train_loss

以下函数将对训练后的模型进行图像重建测试。

def test_image_reconstruct(model, test_loader):
     for batch in test_loader:
        img, _ = batch
        img = img.to(device)
        img = img.view(img.size(0), -1)
        outputs = model(img)
        outputs = outputs.view(outputs.size(0), 1, 28, 28).cpu().data
        save_image(outputs, 'MNIST_reconstruction.png')
        break

在训练之前，模型将被推送到 CUDA 环境中，并应用下面定义的函数创立目录来保留后果图像。

device = get_device()
model.to(device)
make_dir()

当初，将对模型进行训练。

train_loss = training(model, train_loader, Epochs)

训练胜利后，咱们将在训练中可视化损失。

plt.figure()
plt.plot(train_loss)
plt.title('Train Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.savefig('deep_ae_mnist_loss.png')

咱们将可视化训练期间保留的一些图像。

Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image0.png')

Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image50.png')

Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image95.png')

在最初一步，咱们将测试咱们的自编码器模型来重建图像。

test_image_reconstruct(model, testloader)

Image.open('/content/MNIST_reconstruction.png')

所以，咱们能够看到，自训练过程开始时，自编码器模型就开始重建图像。第一个 epoch 当前，重建的品质不是很好，直到 50 epoch 后才失去改良。

通过残缺的训练，咱们能够看到，在 95 epoch 当前生成的图像和测试中，它能够结构出与原始输出图像十分匹配的图像。

咱们依据 loss 值，能够晓得 epoch 能够设置 100 或 200。

通过长时间的训练，无望取得更清晰的重建图像。然而，通过这个演示，咱们能够了解如何在 PyTorch 中实现用于图像重建的深度自编码器。

参考文献：

  1. Sovit Ranjan Rath,“Implementing Deep Autoencoder in PyTorch”
  2. Abien Fred Agarap,“Implementing an Autoencoder in PyTorch”
  3. Reyhane Askari,“Auto Encoders”

原文链接：https://analyticsindiamag.com…

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