本文主要是介绍【深度学习项目三】ResNet50多分类任务【十二生肖分类】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1930877
1. 卷积神经网络简介
1.1 AlexNet
贡献：
- 引入ReLU作为激活函数
- Dropout层
- Max Pooling
- GPU加速
- 数据增强(截取、水平翻转)
1.2 VGG
1.3 GoogleNet
全连接层对输入输出大小有限制，用池化层代替没有约束。
1.4 ResNet
- 残差结构解决梯度消失问题，多个路径前向传播。
- 层数改变如图左下角，主要是为了减少计算开销，既减少参数。
2. 数据集介绍
按照12生肖在网上”下载的12种动物照片
训练样本量| 7,096张
验证样本量| 639张
测试样本量| 656张
加载使用方式|自定义数据集
2.1 数据标注
数据集分为train、valid、test三个文件夹，每个文件夹内包含12个分类文件夹，每个分类文件夹内是具体的样本图片。
.
├── test|train|valid
│ ├── dog
│ ├── dragon
│ ├── goat
│ ├── horse
│ ├── monkey
│ ├── ox
│ ├── pig
│ ├── rabbit
│ ├── ratt
│ ├── rooster
│ ├── snake
│ └── tiger我们对这些样本进行一个标注处理，最终生成train.txt/valid.txt/test.txt三个数据标注文件。```python
config.py
__all__ = ['CONFIG', 'get']CONFIG = {'model_save_dir': "./output/zodiac",'num_classes': 12,'total_images': 7096,'epochs': 20,'batch_size': 32,'image_shape': [3, 224, 224],'LEARNING_RATE': {'params': {'lr': 0.00375 }},'OPTIMIZER': {'params': {'momentum': 0.9},'regularizer': {'function': 'L2','factor': 0.000001}},'LABEL_MAP': ["ratt","ox","tiger","rabbit","dragon","snake","horse","goat","monkey","rooster","dog","pig",]
}def get(full_path):for id, name in enumerate(full_path.split('.')):if id == 0:config = CONFIGconfig = config[name]return config
import io
import os
from PIL import Image
from config import get# 数据集根目录
DATA_ROOT = 'signs'# 标签List
LABEL_MAP = get('LABEL_MAP')# 标注生成函数
def generate_annotation(mode):# 建立标注文件with open('{}/{}.txt'.format(DATA_ROOT, mode), 'w') as f:# 对应每个用途的数据文件夹，train/valid/testtrain_dir = '{}/{}'.format(DATA_ROOT, mode)# 遍历文件夹，获取里面的分类文件夹for path in os.listdir(train_dir):# 标签对应的数字索引，实际标注的时候直接使用数字索引label_index = LABEL_MAP.index(path)# 图像样本所在的路径image_path = '{}/{}'.format(train_dir, path)# 遍历所有图像for image in os.listdir(image_path):# 图像完整路径和名称image_file = '{}/{}'.format(image_path, image)try:# 验证图片格式是否okwith open(image_file, 'rb') as f_img:image = Image.open(io.BytesIO(f_img.read()))image.load()if image.mode == 'RGB':f.write('{}\t{}\n'.format(image_file, label_index))except:continuegenerate_annotation('train') # 生成训练集标注文件
generate_annotation('valid') # 生成验证集标注文件
generate_annotation('test') # 生成测试集标注文件
2.2 数据集定义
接下来我们使用标注好的文件进行数据集类的定义，方便后续模型训练使用。
2.2.1 导入相关库
import paddle
import numpy as np
from config import getHWC和CHW区别
- C代表：输入通道数
- H/W分别代表图片的高、宽
NCHW
- N代表样本数
to_tensor
paddle.vision.transforms.to_tensor(pic, data_format=‘CHW’)[源代码]
将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换成 paddle.Tensor。
- 形状为 （H x W x C）的输入数据 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换为 (C x H x W)。 如果想保持形状不变，可以将参数 data_format 设置为 ‘HWC’。
- 同时，如果输入的 PIL.Image 的 mode 是 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1) 其中一种，或者输入的 numpy.ndarray 数据类型是 ‘uint8’，那个会将输入数据从（0-255）的范围缩放到 （0-1）的范围。其他的情况，则保持输入不变。
2.2.2 导入数据集的定义实现
我们数据集的代码实现是在dataset.py中。
import paddle
import paddle.vision.transforms as T
import numpy as np
from config import get
from PIL import Image__all__ = ['ZodiacDataset']# 定义图像的大小
image_shape = get('image_shape') #'image_shape': [3, 224, 224],
IMAGE_SIZE = (image_shape[1], image_shape[2])class ZodiacDataset(paddle.io.Dataset):"""十二生肖数据集类的定义"""def __init__(self, mode='train'):"""初始化函数"""assert mode in ['train', 'test', 'valid'], 'mode is one of train, test, valid.' #判断参数合法性self.data = []"""根据不同模式选择不同的数据标注文件"""with open('signs/{}.txt'.format(mode)) as f:for line in f.readlines():info = line.strip().split('\t')if len(info) > 0:self.data.append([info[0].strip(), info[1].strip()])#进行切分形成数组，每个数组包含图像的地址和labelif mode == 'train':self.transforms = T.Compose([T.RandomResizedCrop(IMAGE_SIZE), # 随机裁剪大小，裁剪地方不同等于间接增加了数据样本 300*300-224*224T.RandomHorizontalFlip(0.5), # 随机水平翻转，概率0.5，也是等于得到一个新的图像T.ToTensor(), # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHW T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 图像归一化])else: #评估模式：没必要进行水平翻转增加样本量了，主要是想看看效果self.transforms = T.Compose([T.Resize(256), # 图像大小修改T.RandomCrop(IMAGE_SIZE), # 随机裁剪，T.ToTensor(), # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHWT.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 图像归一化])def __getitem__(self, index):"""根据索引获取单个样本"""image_file, label = self.data[index]image = Image.open(image_file)
#转成RGB模式，三通道的if image.mode != 'RGB':image = image.convert('RGB')image = self.transforms(image)#得到预处理后的结果return image, np.array(label, dtype='int64')#对label做个数据转换，int类型转成numpydef __len__(self):"""获取样本总数"""return len(self.data)
from dataset import ZodiacDataset
2.3.3 实例化数据集类
根据所使用的数据集需求实例化数据集类，并查看总样本量。
train_dataset = ZodiacDataset(mode='train')
valid_dataset = ZodiacDataset(mode='valid')print('训练数据集：{}张；验证数据集：{}张'.format(len(train_dataset), len(valid_dataset)))
3.模型选择和开发
3.1 网络构建
本次我们使用ResNet50网络来完成我们的案例实践。
1）ResNet系列网络
2）ResNet50结构
3）残差区块
4）ResNet其他版本
network = paddle.vision.models.resnet50(num_classes=get('num_classes'), pretrained=True)
#pretrained=True使用别人已经训练好的预训练模型进行训练网络
model = paddle.Model(network)
model.summary((-1, ) + tuple(get('image_shape')))
-------------------------------------------------------------------------------Layer (type) Input Shape Output Shape Param #
===============================================================================Conv2D-1 [[1, 3, 224, 224]] [1, 64, 112, 112] 9,408 BatchNorm2D-1 [[1, 64, 112, 112]] [1, 64, 112, 112] 256 ReLU-1 [[1, 64, 112, 112]] [1, 64, 112, 112] 0 MaxPool2D-1 [[1, 64, 112, 112]] [1, 64, 56, 56] 0 Conv2D-3 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 4,096 BatchNorm2D-3 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 256 ReLU-2 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 0 Conv2D-4 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2D-4 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 256 Conv2D-5 [[1, 64, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 16,384 BatchNorm2D-5 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 1,024 Conv2D-2 [[1, 64, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 16,384 BatchNorm2D-2 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 1,024 BottleneckBlock-1 [[1, 64, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 0 Conv2D-6 [[1, 256, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 16,384 BatchNorm2D-6 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 256 ReLU-3 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 0 Conv2D-7 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2D-7 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 256 Conv2D-8 [[1, 64, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 16,384 BatchNorm2D-8 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 1,024 BottleneckBlock-2 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 0 Conv2D-9 [[1, 256, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 16,384 BatchNorm2D-9 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 256 ReLU-4 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 0 Conv2D-10 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 36,864 BatchNorm2D-10 [[1, 64, 56, 56]] [1, 64, 56, 56] 256 Conv2D-11 [[1, 64, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 16,384 BatchNorm2D-11 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 1,024 BottleneckBlock-3 [[1, 256, 56, 56]] [1, 256, 56, 56] 0 Conv2D-13 [[1, 256, 56, 56]] [1, 128, 56, 56] 32,768 BatchNorm2D-13 [[1, 128, 56, 56]] [1, 128, 56, 56] 512 ReLU-5 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-14 [[1, 128, 56, 56]] [1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2D-14 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 Conv2D-15 [[1, 128, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-15 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 2,048 Conv2D-12 [[1, 256, 56, 56]] [1, 512, 28, 28] 131,072 BatchNorm2D-12 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 2,048 BottleneckBlock-4 [[1, 256, 56, 56]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-16 [[1, 512, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-16 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 ReLU-6 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-17 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2D-17 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 Conv2D-18 [[1, 128, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-18 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 2,048 BottleneckBlock-5 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-19 [[1, 512, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-19 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 ReLU-7 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-20 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2D-20 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 Conv2D-21 [[1, 128, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-21 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 2,048 BottleneckBlock-6 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-22 [[1, 512, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-22 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 ReLU-8 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-23 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 147,456 BatchNorm2D-23 [[1, 128, 28, 28]] [1, 128, 28, 28] 512 Conv2D-24 [[1, 128, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 65,536 BatchNorm2D-24 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 2,048 BottleneckBlock-7 [[1, 512, 28, 28]] [1, 512, 28, 28] 0 Conv2D-26 [[1, 512, 28, 28]] [1, 256, 28, 28] 131,072 BatchNorm2D-26 [[1, 256, 28, 28]] [1, 256, 28, 28] 1,024 ReLU-9 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-27 [[1, 256, 28, 28]] [1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2D-27 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 Conv2D-28 [[1, 256, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-28 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096 Conv2D-25 [[1, 512, 28, 28]] [1, 1024, 14, 14] 524,288 BatchNorm2D-25 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096 BottleneckBlock-8 [[1, 512, 28, 28]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-29 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-29 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 ReLU-10 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-30 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2D-30 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 Conv2D-31 [[1, 256, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-31 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096 BottleneckBlock-9 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-32 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-32 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 ReLU-11 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-33 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2D-33 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 Conv2D-34 [[1, 256, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-34 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096
BottleneckBlock-10 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-35 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-35 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 ReLU-12 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-36 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2D-36 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 Conv2D-37 [[1, 256, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-37 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096
BottleneckBlock-11 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-38 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-38 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 ReLU-13 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-39 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2D-39 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 Conv2D-40 [[1, 256, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-40 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096
BottleneckBlock-12 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-41 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-41 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 ReLU-14 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-42 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 589,824 BatchNorm2D-42 [[1, 256, 14, 14]] [1, 256, 14, 14] 1,024 Conv2D-43 [[1, 256, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 262,144 BatchNorm2D-43 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 4,096
BottleneckBlock-13 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 1024, 14, 14] 0 Conv2D-45 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 512, 14, 14] 524,288 BatchNorm2D-45 [[1, 512, 14, 14]] [1, 512, 14, 14] 2,048 ReLU-15 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 0 Conv2D-46 [[1, 512, 14, 14]] [1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2D-46 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,048 Conv2D-47 [[1, 512, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 1,048,576 BatchNorm2D-47 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 8,192 Conv2D-44 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 2048, 7, 7] 2,097,152 BatchNorm2D-44 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 8,192
BottleneckBlock-14 [[1, 1024, 14, 14]] [1, 2048, 7, 7] 0 Conv2D-48 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 1,048,576 BatchNorm2D-48 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,048 ReLU-16 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 0 Conv2D-49 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2D-49 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,048 Conv2D-50 [[1, 512, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 1,048,576 BatchNorm2D-50 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 8,192
BottleneckBlock-15 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 0 Conv2D-51 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 1,048,576 BatchNorm2D-51 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,048 ReLU-17 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 0 Conv2D-52 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,359,296 BatchNorm2D-52 [[1, 512, 7, 7]] [1, 512, 7, 7] 2,048 Conv2D-53 [[1, 512, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 1,048,576 BatchNorm2D-53 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 8,192
BottleneckBlock-16 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 7, 7] 0
AdaptiveAvgPool2D-1 [[1, 2048, 7, 7]] [1, 2048, 1, 1] 0 Linear-1 [[1, 2048]] [1, 12] 24,588
===============================================================================
Total params: 23,585,740
Trainable params: 23,479,500
Non-trainable params: 106,240
-------------------------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 261.48
Params size (MB): 89.97
Estimated Total Size (MB): 352.02
-------------------------------------------------------------------------------{'total_params': 23585740, 'trainable_params': 23479500}
4.模型训练和优化
CosineAnnealingDecay
class paddle.optimizer.lr.CosineAnnealingDecay(learningrate, Tmax, etamin=0, lastepoch=- 1, verbose=False)[源代码]
该接口使用 cosine annealing 的策略来动态调整学习率。
η t = η min + 1 2 ( η max − η min ) ( 1 + cos ( T c u r T max π ) ) , T c u r ≠ ( 2 k + 1 ) T max η t + 1 = η t + 1 2 ( η max − η min ) ( 1 − cos ( 1 T max π ) ) , T c u r = ( 2 k + 1 ) T max \begin{aligned} \eta_{t} &=\eta_{\min }+\frac{1}{2}\left(\eta_{\max }-\eta_{\min }\right)\left(1+\cos \left(\frac{T_{c u r}}{T_{\max }} \pi\right)\right), & T_{c u r} \neq(2 k+1) T_{\max } \\ \eta_{t+1} &=\eta_{t}+\frac{1}{2}\left(\eta_{\max }-\eta_{\min }\right)\left(1-\cos \left(\frac{1}{T_{\max }} \pi\right)\right), & T_{c u r}=(2 k+1) T_{\max } \end{aligned} ηtηt+1=ηmin+21(ηmax−ηmin)(1+cos(TmaxTcurπ)),=ηt+21(ηmax−ηmin)(1−cos(Tmax1π)),Tcur=(2k+1)TmaxTcur=(2k+1)Tmax
ηmax 的初始值为 learning_rate， Tcur 是SGDR（重启训练SGD）训练过程中的当前训练轮数。SGDR的训练方法可以参考文档 SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts. 这里只是实现了 cosine annealing 动态学习率，热启训练部分没有实现。
参数：
- learning_rate (float) - 初始学习率，也就是公式中的 ηmax ，数据类型为Python float。
- T_max (float|int) - 训练的上限轮数，是余弦衰减周期的一半
- eta_min (float|int, 可选) - 学习率的最小值，即公式中的 ηmin 。默认值为0。
- last_epoch (int，可选) - 上一轮的轮数，重启训练时设置为上一轮的epoch数。默认值为 -1，则为初始学习率。
- verbose (bool，可选) - 如果是 True ，则在每一轮更新时在标准输出 stdout 输出一条信息。默认值为 False
返回：用于调整学习率的 CosineAnnealingDecay 实例对象
Momentum
class paddle.optimizer.Momentum(learningrate=0.001, momentum=0.9, parameters=None, usenesterov=False, weightdecay=None, gradclip=None, name=None)[源代码]
该接口实现含有速度状态的Simple Momentum 优化器
该优化器含有牛顿动量标志，公式更新如下：
更新公式如下：
参数：
- learning_rate (float|_LRScheduler, 可选) -
学习率，用于参数更新的计算。可以是一个浮点型值或者一个_LRScheduler类，默认值为0.001 - momentum (float, 可选) - 动量因子
- parameters (list, 可选) -指定优化器需要优化的参数。在动态图模式下必须提供该参数；在静态图模式下默认值为None，这时所有的参数都将被优化。
- use_nesterov (bool, 可选) - 赋能牛顿动量，默认值False。
- weight_decay (float|Tensor, 可选) - 权重衰减系数，是一个float类型或者shape为[1]
，数据类型为float32的Tensor类型。默认值为0.01 - grad_clip (GradientClipBase, 可选) – 梯度裁剪的策略，支持三种裁剪策略： cn_api_fluid_clip_GradientClipByGlobalNorm 、 cn_api_fluid_clip_GradientClipByNorm 、 cn_api_fluid_clip_GradientClipByValue 。 默认值为None，此时将不进行梯度裁剪。
- name (str, 可选)- 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name ，默认值为None
API参考链接
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/optimizer/momentum/Momentum_cn.html
EPOCHS = get('epochs')
BATCH_SIZE = get('batch_size')def create_optim(parameters):step_each_epoch = get('total_images') // get('batch_size')lr = paddle.optimizer.lr.CosineAnnealingDecay(learning_rate=get('LEARNING_RATE.params.lr'),T_max=step_each_epoch * EPOCHS)return paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=lr,parameters=parameters,weight_decay=paddle.regularizer.L2Decay(get('OPTIMIZER.regularizer.factor'))) #正则化来提升精度# 模型训练配置
model.prepare(create_optim(network.parameters()), # 优化器paddle.nn.CrossEntropyLoss(), # 损失函数paddle.metric.Accuracy(topk=(1, 5))) # 评估指标# 训练可视化VisualDL工具的回调函数
visualdl = paddle.callbacks.VisualDL(log_dir='visualdl_log')# 启动模型全流程训练
model.fit(train_dataset, # 训练数据集valid_dataset, # 评估数据集epochs=EPOCHS, # 总的训练轮次batch_size=BATCH_SIZE, # 批次计算的样本量大小shuffle=True, # 是否打乱样本集verbose=1, # 日志展示格式save_dir='./chk_points/', # 分阶段的训练模型存储路径callbacks=[visualdl]) # 回调函数使用
top1 表示预测的第一个答案就是正确答案的准确率
top5 表示预测里面前五个包含正确答案的准确率
预测可视化：
4.1模型存储
将我们训练得到的模型进行保存，以便后续评估和测试使用。
model.save(get('model_save_dir'))
5 模型评估和测试
5.1 批量预测测试
5.1.1 测试数据集
predict_dataset = ZodiacDataset(mode='test')
print('测试数据集样本量：{}'.format(len(predict_dataset)))
from paddle.static import InputSpec# 网络结构示例化
network = paddle.vision.models.resnet50(num_classes=get('num_classes'))# 模型封装
model_2 = paddle.Model(network, inputs=[InputSpec(shape=[-1] + get('image_shape'), dtype='float32', name='image')])# 训练好的模型加载
model_2.load(get('model_save_dir'))# 模型配置
model_2.prepare()# 执行预测
result = model_2.predict(predict_dataset)
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本映射
LABEL_MAP = get('LABEL_MAP')def show_img(img, predict):plt.figure()plt.title('predict: {}'.format(LABEL_MAP[predict_label]))image_file, label = predict_dataset.data[idx]image = Image.open(image_file)plt.imshow(image)plt.show()# 随机取样本展示
indexs = [50,150 , 250, 350, 450, 00]for idx in indexs:predict_label = np.argmax(result[0][idx])real_label = predict_dataset[idx][1]show_img(real_label,predict_label )print('样本ID：{}, 真实标签：{}, 预测值：{}'.format(idx, LABEL_MAP[real_label], LABEL_MAP[predict_label]))#或者不定义函数：
"""
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本映射
LABEL_MAP = get('LABEL_MAP')# # 抽样展示
indexs = [50,150 , 250, 350, 450, 00]for idx in indexs:predict_label = np.argmax(result[0][idx])real_label = predict_dataset[idx][1]print('样本ID：{}, 真实标签：{}, 预测值：{}'.format(idx, LABEL_MAP[real_label], LABEL_MAP[predict_label]))image_file, label = predict_dataset.data[idx]image = Image.open(image_file)plt.figure()plt.title('predict: {}'.format(LABEL_MAP[predict_label]))plt.imshow(image)plt.show()
"""
样本ID：50, 真实标签：monkey, 预测值：monkey
样本ID：150, 真实标签：ratt, 预测值：ratt
样本ID：450, 真实标签：tiger, 预测值：tiger
6 模型部署
model_2.save('infer/zodiac', training=False)
总结
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本次讲解了四种卷积神经网络的由来，以及采用resnet50实现了十二生肖分类项目
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本次项目重点在于数据集自定义、以及创建优化器。来使模型更加灵活可改动也提高准确率和有助于模型快速收敛。
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这里还是推荐模型封装不要采用高层api 自己用Sub Class写法或者用Sequential写法。尝试写写看虽然层数比较多！
这篇关于【深度学习项目三】ResNet50多分类任务【十二生肖分类】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
