resnet34分类imagenet2012
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README.md

Resnet34描述

概述

ResNet由何凯明等人于2015年提出,ResNet使用了一个新思想,即假设我们设计一个网络,存在最优的网络层次,往往我们设计的深层次网络是有很多网络层为冗余层的。我们希望这些冗余层能够完成恒等映射,保证经过该恒等层的输入和输出完全相同,残差块就实现了这一功能。ResNet网络模型在一定程度上能够很好地解决网络退化、梯度消失、梯度爆炸等问题。

如下为MindSpore使用ImageNet2012数据集对ResNet34进行训练的示例。

论文

  1. 论文: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun.“Deep Residual Learning for Image Recognition”

模型架构

ResNet34的总体网络架构如下:链接

数据集

使用的数据集:ImageNet2012

  • 数据集大小:共1000个类、224*224彩色图像
    • 训练集:共1,281,167张图像
    • 测试集:共50,000张图像
  • 数据格式:JPEG
    • 注:数据在dataset.py中处理。
  • 下载数据集,目录结构如下:
└─dataset
    ├─ilsvrc                  # 训练数据集
    └─validation_preprocess   # 评估数据集

环境要求

快速入门

通过官方网站安装MindSpore后,您可以按照如下步骤进行训练和评估:

  • Ascend处理器环境运行
# 分布式训练
用法:sh run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH](可选)

# 单机训练
用法:sh run_standalone_train.sh [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH](可选)

# 运行评估示例
用法:sh run_eval.sh [DATASET_PATH] [CHECKPOINT_PATH]

脚本说明

脚本及样例代码

└──resnet34
  ├── README.md
  ├── scripts
    ├── run_distribute_train.sh            # 启动Ascend分布式训练(8卡)
    ├── run_eval.sh                        # 启动Ascend评估
    └── run_standalone_train.sh            # 启动Ascend单机训练(单卡)
  ├── src
    ├── config.py                          # 参数配置
    ├── dataset.py                         # 数据预处理
    ├── cross_entropy_smooth.py              # ImageNet2012数据集的损失定义
    ├── lr_generator.py                    # 生成每个步骤的学习率
    └── resnet.py                          # ResNet34网络结构
  ├── eval.py                              # 评估网络
  └── train.py                             # 训练网络

脚本参数

在config.py中可以同时配置训练参数和评估参数。

  • 配置ResNet34和ImageNet2012数据集。
"class_num":1001,                # 数据集类数
"batch_size":256,                # 输入张量的批次大小
"loss_scale":1024,               # 损失等级
"momentum":0.9,                  # 动量优化器
"weight_decay":1e-4,             # 权重衰减
"epoch_size":90,                 # 训练周期大小
"save_checkpoint":True,          # 是否保存检查点
"save_checkpoint_epochs":5,      # 两个检查点之间的周期间隔;默认情况下,最后一个检查点将在最后一个周期完成后保存
"keep_checkpoint_max":10,        # 只保存最后一个keep_checkpoint_max检查点
"save_checkpoint_path":"./",     # 检查点相对于执行路径的保存路径
"warmup_epochs":0,               # 热身周期数
"optimizer": 'Momentum',         # 优化器
"use_label_smooth":True,         # 标签平滑
"label_smooth_factor":0.1,       # 标签平滑因子
"lr_init":0.0,                   # 初始学习率
"lr_max":1.0,                    # 最大学习率
"lr_end":0.0,                    # 最终学习率

训练过程

用法

Ascend处理器环境运行

# 分布式训练
用法:sh run_distribute_train.sh [RANK_TABLE_FILE] [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH](可选)

# 单机训练
用法:sh run_standalone_train.sh [DATASET_PATH] [PRETRAINED_CKPT_PATH](可选)

分布式训练需要提前创建JSON格式的HCCL配置文件。

具体操作,参见hccn_tools中的说明。

训练结果保存在示例路径中,文件夹名称以“train”或“train_parallel”开头。您可在此路径下的日志中找到检查点文件以及结果,如下所示。

结果

  • 使用ImageNet2012数据集训练ResNet34
# 分布式训练结果(8P)
epoch: 2 step: 625, loss is 4.181185
Epoch time: 74566.119, per step time: 113.306
epoch: 3 step: 625, loss is 3.8856044
Epoch time: 74905.800, per step time: 110.849
epoch: 4 step: 625, loss is 3.423355
Epoch time: 72514.884, per step time: 112.024
epoch: 5 step: 625, loss is 3.506971
Epoch time: 72518.934, per step time: 111.030
epoch: 6 step: 625, loss is 3.1653929
Epoch time: 69270.636, per step time: 110.833
...

评估过程

用法

Ascend处理器环境运行

# 评估
Usage: sh run_eval.sh [DATASET_PATH] [CHECKPOINT_PATH]
# 评估示例
sh  run_eval.sh  /data/dataset/imagenet_original  resnet34-90_625.ckpt

训练过程中可以生成检查点。

结果

评估结果保存在示例路径中,文件夹名为“eval”。您可在此路径下的日志找到如下结果:

  • 使用ImageNet2012数据集评估ResNet34
result: {'top_5_accuracy': 0.9147235576923077, 'top_1_accuracy': 0.736758814102564} ckpt= ./resnet-90_625.ckpt

模型描述

性能

评估性能

ImageNet2012上的ResNet34

参数 Ascend 910
模型版本 ResNet34
资源 Ascend 910;CPU:2.60GHz,192核;内存:755G
上传日期 2021-03-27 ;
MindSpore版本 1.1.1
数据集 ImageNet2012
训练参数 epoch=90, steps per epoch=625, batch_size = 256
优化器 Momentum
损失函数 Softmax交叉熵
输出 概率
损失 1.9575993
速度 111毫秒/步(8卡)
总时长 104分钟
参数(M) 20.79
微调检查点 166M(.ckpt文件)
脚本 链接

随机情况说明

dataset.py中设置了“create_dataset”函数内的种子,同时还使用了train.py中的随机种子。

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