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yangwm
f252fc4d4d
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3 年前 | |
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| scripts | 3 年前 | |
| src | 3 年前 | |
| .gitignore | 3 年前 | |
| README.md | 3 年前 | |
| eval.py | 3 年前 | |
| export.py | 3 年前 | |
| train.py | 3 年前 | |
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
- 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
- 硬件
- 准备Ascend处理器搭建硬件环境。
- 框架
- 如需查看详情，请参见如下资源：
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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