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作业： kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化 进阶：并拆分成多个文件

一、数据集准备

1. Kaggle 选数据集

   • 登录 Kaggle，搜索关键词如 “image classification dataset”（例：CIFAR-10、猫狗分类、MNIST）。
   • 下载数据集（需注册账号，部分需同意协议）。

2. 数据拆分文件

   • 用 Python 脚本拆分数据集为：
     • train/（训练集，约 80%）
     • val/（验证集，约 10%）
     • test/（测试集，约 10%）
   • 代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import shutil, os# 假设原始数据在data/目录下，每个类别一个子文件夹
classes = os.listdir('data/')
for cls in classes:img_paths = [os.path.join('data/', cls, f) for f in os.listdir(f'data/{cls}/')]train_val, test = train_test_split(img_paths, test_size=0.1, random_state=42)train, val = train_test_split(train_val, test_size=0.111, random_state=42)  # 10%/90%拆验证集# 创建文件夹os.makedirs(f'train/{cls}', exist_ok=True)os.makedirs(f'val/{cls}', exist_ok=True)os.makedirs(f'test/{cls}', exist_ok=True)# 移动文件for path in train: shutil.move(path, f'train/{cls}/')for path in val: shutil.move(path, f'val/{cls}/')for path in test: shutil.move(path, f'test/{cls}/')

二、CNN 模型训练

1. 环境搭建

   • 安装库：pip install torch torchvision torchaudio matplotlib grad-cam（PyTorch 版）。

2. 构建 CNN 模型

   • 示例：

 

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optimclass CustomCNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super().__init__()self.conv_layers = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))self.fc_layers = nn.Sequential(nn.Linear(32*7*7, 128),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(128, num_classes))def forward(self, x):x = self.conv_layers(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.fc_layers(x)return xmodel = CustomCNN(num_classes=数据集类别数).to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

3.训练流程

• 定义损失函数、优化器、数据加载器，循环训练：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
epochs = 10for epoch in range(epochs):model.train()for inputs, labels in train_loader:inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()# 验证集评估...

三、Grad-CAM 可视化

1. 安装工具

   • pip install grad-cam。

2. 生成热力图

   • 代码：

from grad_cam import GradCAM
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt# 加载单张测试图像
img_path = 'test/某类别/某图片.jpg'
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),  # 需与模型输入尺寸一致transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
input_tensor = transform(img).unsqueeze(0).to(device)# 指定目标层（通常取最后一个卷积层）
target_layer = model.conv_layers[-1]  # 根据模型结构调整
cam = GradCAM(model=model, target_layer=target_layer)
grayscale_cam = cam(input_tensor=input_tensor)
grayscale_cam = grayscale_cam[0, :]  # 取第一个样本的热力图# 可视化
plt.imshow(img)
plt.imshow(grayscale_cam, cmap='jet', alpha=0.5)
plt.axis('off')
plt.savefig('grad_cam_visualization.jpg')
plt.show()

 四、文件结构建议

项目根目录/
├─ data/                # 原始数据集（Kaggle下载）
├─ train/               # 训练集（拆分后）
├─ val/                 # 验证集（拆分后）
├─ test/                # 测试集（拆分后）
├─ models/              # 保存训练好的模型
├─ visualizations/      # 保存Grad-CAM结果
├─ train.py            # 训练脚本
├─ split_data.py       # 数据拆分脚本
├─ grad_cam.py         # 可视化脚本
└─ requirements.txt    # 依赖库列表（pip freeze > requirements.txt）

进阶

• 数据拆分工具：也可使用 Kaggle 自带的 “Split Data” 插件或 Python 的split-folders库简化操作。
• 模型优化：尝试预训练模型（如 ResNet、VGG）迁移学习，提升准确率。
• 可视化优化：用matplotlib调整热力图透明度、颜色映射，或叠加原始图像增强效果。

 @浙大疏锦行