华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例:ResNet50迁移学习

2024-02-03 07:50

本文主要是介绍华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例:ResNet50迁移学习,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!

目录

  • 一、环境准备
    • 1.进入ModelArts官网
    • 2.使用CodeLab体验Notebook实例
  • 二、数据准备
    • 下载数据集
  • 三、加载数据集
    • 数据集可视化
  • 四、训练模型
    • 构建Resnet50网络
    • 模型微调
      • 训练和评估
      • 可视化模型预测
    • 固定特征进行训练
      • 可视化模型预测

在实际应用场景中,由于训练数据集不足,所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是,在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型,然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。

如果你对MindSpore感兴趣,可以关注昇思MindSpore社区

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

一、环境准备

1.进入ModelArts官网

云平台帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,选择下面的云平台以开始使用昇思MindSpore,获取安装命令,安装MindSpore2.0.0-alpha版本,可以在昇思教程中进入ModelArts官网

在这里插入图片描述

选择下方CodeLab立即体验

在这里插入图片描述

等待环境搭建完成

在这里插入图片描述

2.使用CodeLab体验Notebook实例

下载NoteBook样例代码ResNet50迁移学习.ipynb为样例代码

在这里插入图片描述

选择ModelArts Upload Files上传.ipynb文件

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

选择Kernel环境

在这里插入图片描述

切换至GPU环境,切换成第一个限时免费

在这里插入图片描述

进入昇思MindSpore官网,点击上方的安装

在这里插入图片描述

获取安装命令

在这里插入图片描述

回到Notebook中,在第一块代码前加入命令
在这里插入图片描述

conda update -n base -c defaults conda

在这里插入图片描述

安装MindSpore 2.0 GPU版本

conda install mindspore=2.0.0a0 -c mindspore -c conda-forge

在这里插入图片描述

安装mindvision

pip install mindvision

在这里插入图片描述

二、数据准备

下载数据集

下载案例所用到的狗与狼分类数据集,数据集中的图像来自于ImageNet,每个分类有大约120张训练图像与30张验证图像。使用download接口下载数据集,并将下载后的数据集自动解压到当前目录下。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

安装下载download

pip install download

在这里插入图片描述

from download import downloaddataset_url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/intermediate/Canidae_data.zip"download(dataset_url, "./datasets-Canidae", kind="zip")

数据集的目录结构如下:

datasets-Canidae/data/
└── Canidae├── train│   ├── dogs│   └── wolves└── val├── dogs└── wolves

在这里插入图片描述

三、加载数据集

狼狗数据集提取自ImageNet分类数据集,使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口来加载数据集,并进行相关图像增强操作。

首先执行过程定义一些输入:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

数据集可视化

从mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口中加载的训练数据集返回值为字典,用户可通过 create_dict_iterator 接口创建数据迭代器,使用 next 迭代访问数据集。本章中 batch_size 设为18,所以使用 next 一次可获取18个图像及标签数据。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、训练模型

本章使用ResNet50模型进行训练。搭建好模型框架后,通过将pretrained参数设置为True来下载ResNet50的预训练模型并将权重参数加载到网络中。

构建Resnet50网络

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型微调

由于ResNet50中的预训练模型是针对ImageNet数据集中的1000个类别进行分类的,在本章只对狼和狗两个类别进行分类,所以需要重置预训练模型中的分类器,然后重新微调网络。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

训练和评估

训练并评估网络,且在训练完成后,保存评估精度最高的ckpt文件(resnet50-best.ckpt)到当前路径的/BestCheckpoint下,保存路径和ckpt文件名可自行调整。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

可视化模型预测

定义 visualize_mode 函数,可视化模型预测。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

固定特征进行训练

使用固定特征进行训练的时候,需要冻结除最后一层之外的所有网络层。通过设置 requires_grad == False 冻结参数,以便不在反向传播中计算梯度。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

可视化模型预测

使用固定特征得到的best.ckpt文件对对验证集的狼和狗图像数据进行预测。若预测字体为蓝色即为预测正确,若预测字体为红色则预测错误。
在这里插入图片描述

这篇关于华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例:ResNet50迁移学习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!



http://www.chinasem.cn/article/673442

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文