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Jiayu Guo
a5c3e7daf2
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2 years ago | |
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| efficientnet-b0 | 2 years ago | |
| efficientnet-b2 | 2 years ago | |
| efficientnet-b3 | 2 years ago | |
| README.md | 3 years ago | |
README.md
目录
EfficientNet-B0描述
EfficientNet是一种卷积神经网络架构和缩放方法，它使用复合系数统一缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。与任意缩放这些因素的常规做法不同，EfficientNet缩放方法使用一组固定的缩放系数来均匀缩放网络宽度，深度和分辨率。（2019年）
论文：Mingxing Tan, Quoc V. Le. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 2019.
模型架构
EfficientNet总体网络架构如下：
数据集
使用的数据集：imagenet
- 数据集大小: 146G, 1330k 1000类彩色图像
- 训练: 140G, 1280k张图片
- 测试: 6G, 50k张图片
- 数据格式：RGB
- 注：数据在src/dataset.py中处理。
环境要求
- 硬件（Ascend）
- 使用Ascend来搭建硬件环境。
- 框架
- 如需查看详情，请参见如下资源：
脚本说明
脚本和样例代码
├── EfficientNet-B0
├── README_CN.md # EfficientNet-B0相关描述
├── scripts
│ ├──run_standalone_train.sh # 用于单卡训练的shell脚本
│ ├──run_distribute_train.sh # 用于八卡训练的shell脚本
│ └──run_eval.sh # 用于评估的shell脚本
├── src
│ ├──models # EfficientNet-B0架构
│ │ ├──effnet.py
│ │ └──layers.py
│ ├──config.py # 参数配置
│ ├──dataset.py # 创建数据集
│ ├──loss.py # 损失函数
│ ├──lr_generator.py # 配置学习率
│ └──Monitor.py # 监控网络损失和其他数据
├── eval.py # 评估脚本
├── export.py # 模型格式转换脚本
└── train.py # 训练脚本
脚本参数
模型训练和评估过程中使用的参数可以在config.py中设置:
'class_num': 1000, # 数据集类别数
'batch_size': 256, # 数据批次大小
'loss_scale': 1024, # loss scale
'momentum': 0.9, # 动量参数
'weight_decay': 1e-5, # 权重衰减率
'epoch_size': 350, # 模型迭代次数
'save_checkpoint': True, # 是否保存ckpt文件
'save_checkpoint_epochs': 1, # 每迭代相应次数保存一个ckpt文件
'keep_checkpoint_max': 5, # 保存ckpt文件的最大数量
'save_checkpoint_path': "./checkpoint", # 保存ckpt文件的路径
'opt': 'rmsprop', # 优化器
'opt_eps': 0.001, # 改善数值稳定性的优化器参数
'warmup_epochs': 2, # warmup epoch数量
'lr_decay_mode': 'liner', # 学习率下降方式
'use_label_smooth': True, # 是否使用label smooth
'label_smooth_factor': 0.1, # 标签平滑因子
'lr_init': 0.0001, # 初始学习率
'lr_max': 0.2, # 最大学习率
'lr_end': 0.00001, # 最终学习率
训练过程
启动
您可以使用python或shell脚本进行训练。
# 训练示例
python:
Ascend单卡训练示例：python train.py --device_id [DEVICE_ID] --dataset_path [DATA_DIR]
shell:
Ascend单卡训练示例: sh ./scripts/run_standalone_train.sh [DEVICE_ID] [DATA_DIR]
Ascend八卡并行训练:
cd ./scripts/
sh ./run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATA_DIR]
结果
ckpt文件将存储在 ./checkpoint 路径下，训练日志将被记录到 log.txt 中。训练日志部分示例如下：
epoch 1: epoch time: 665943.590, per step time: 1065.510, avg loss: 5.273
epoch 2: epoch time: 297900.211, per step time: 476.640, avg loss: 4.286
epoch 3: epoch time: 297218.029, per step time: 475.549, avg loss: 3.869
epoch 4: epoch time: 297271.768, per step time: 475.635, avg loss: 3.648
epoch 5: epoch time: 297314.768, per step time: 475.704, avg loss: 3.356
评估过程
启动
您可以使用python或shell脚本进行评估。
# 评估示例
python:
python eval.py --device_id [DEVICE_ID] --dataset_path [DATA_DIR] --checkpoint_path [PATH_CHECKPOINT]
shell:
sh ./scripts/run_eval.sh [DEVICE_ID] [DATA_DIR] [PATH_CHECKPOINT]
训练过程中可以生成ckpt文件。
结果
可以在 eval_log.txt 查看评估结果。
result: {'Loss': 1.8745046273255959, 'Top_1_Acc': 0.7668870192307692, 'Top_5_Acc': 0.9318509615384616} ckpt= ./checkpoint/model_0/Efficientnet_b0-rank0-350_625.ckpt
模型说明
训练性能
| 参数 | Ascend |
|---|---|
| 模型名称 | EfficientNet |
| 模型版本 | B0 |
| 运行环境 | HUAWEI CLOUD Modelarts |
| 上传时间 | 2021-3-28 |
| MindSpore 版本 | 1.1.1 |
| 数据集 | imagenet |
| 训练参数 | src/config.py |
| 优化器 | RMSProp |
| 损失函数 | CrossEntropySmooth |
| 最终损失 | 1.87 |
| 精确度 (8p) | Top1[76.7%], Top5[93.2%] |
| 训练总时间 (8p) | 29.5h |
| 评估总时间 | 1min |
| 参数量 (M) | 61M |
| 脚本 | 链接 |
随机情况的描述
我们在 dataset.py 和 train.py 脚本中设置了随机种子。
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