基本介绍

        今日的应用实践的模型是计算机实践领域中十分出名的模型----ResNet模型。ResNet是一种残差网络结构，它通过引入“残差学习”的概念来解决随着网络深度增加时训练困难的问题，从而能够训练更深的网络结构。现很多网络极深的模型或多或少都受此影响。今日的主要任务是使用ResNet50进行迁移学习，所谓的迁移学习是不从头到尾训练一个模型，而是在一个特别大的数据集上面训练得到一个预训练模型，然后使用该模型的权重作为初始化参数，最后应用于特定的任务。对特定的任务来说也可以对模型进行训练，但是需要冻结模型的某些参数，一般只训练模型的分类器部分，不会训练特征提取部分。下面我们详细讲讲今日的应用实践。

数据集准备

        本次使用的数据集是来自ImageNet数据集中抽取出来的狼狗数据集，每个类别大概有120张训练图像与30张验证图像，数据集可通过华为云OBS和相关API直接下载，然后进行加载。可借助MindSpore提供的API对数据集进行加载，同时，因为数据集在送入模型之前需做些处理，这些可封装到一个函数内，具体代码如下：

def create_dataset_canidae(dataset_path, usage):"""数据加载"""data_set = ds.ImageFolderDataset(dataset_path,num_parallel_workers=workers,shuffle=True,)# 数据增强操作mean = [0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255]std = [0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255]scale = 32if usage == "train":# Define map operations for training datasettrans = [vision.RandomCropDecodeResize(size=image_size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)),vision.RandomHorizontalFlip(prob=0.5),vision.Normalize(mean=mean, std=std),vision.HWC2CHW()]else:# Define map operations for inference datasettrans = [vision.Decode(),vision.Resize(image_size + scale),vision.CenterCrop(image_size),vision.Normalize(mean=mean, std=std),vision.HWC2CHW()]# 数据映射操作data_set = data_set.map(operations=trans,input_columns='image',num_parallel_workers=workers)# 批量操作data_set = data_set.batch(batch_size)return data_set

通过上述操作后，我们可以很方便的调用数据集，无论是进行训练还是可视化，都可以。

模型搭建

        准备好数据集后，自然就是进行模型搭建，ResNet50是一个非常常见的模型，具体模型结构和不同AI框架下的代码都很容易获取，MindSpore官方也有相关的实现代码，我们直接使用，模型的代码如下：

class ResNet(nn.Cell):def __init__(self, block: Type[Union[ResidualBlockBase, ResidualBlock]],layer_nums: List[int], num_classes: int, input_channel: int) -> None:super(ResNet, self).__init__()self.relu = nn.ReLU()# 第一个卷积层，输入channel为3（彩色图像），输出channel为64self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, weight_init=weight_init)self.norm = nn.BatchNorm2d(64)# 最大池化层，缩小图片的尺寸self.max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, pad_mode='same')# 各个残差网络结构块定义，self.layer1 = make_layer(64, block, 64, layer_nums[0])self.layer2 = make_layer(64 * block.expansion, block, 128, layer_nums[1], stride=2)self.layer3 = make_layer(128 * block.expansion, block, 256, layer_nums[2], stride=2)self.layer4 = make_layer(256 * block.expansion, block, 512, layer_nums[3], stride=2)# 平均池化层self.avg_pool = nn.AvgPool2d()# flattern层self.flatten = nn.Flatten()# 全连接层self.fc = nn.Dense(in_channels=input_channel, out_channels=num_classes)def construct(self, x):x = self.conv1(x)x = self.norm(x)x = self.relu(x)x = self.max_pool(x)x = self.layer1(x)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)x = self.avg_pool(x)x = self.flatten(x)x = self.fc(x)return xdef _resnet(model_url: str, block: Type[Union[ResidualBlockBase, ResidualBlock]],layers: List[int], num_classes: int, pretrained: bool, pretrianed_ckpt: str,input_channel: int):model = ResNet(block, layers, num_classes, input_channel)if pretrained:# 加载预训练模型download(url=model_url, path=pretrianed_ckpt, replace=True)param_dict = load_checkpoint(pretrianed_ckpt)load_param_into_net(model, param_dict)return modeldef resnet50(num_classes: int = 1000, pretrained: bool = False):"ResNet50模型"resnet50_url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/models/application/resnet50_224_new.ckpt"resnet50_ckpt = "./LoadPretrainedModel/resnet50_224_new.ckpt"return _resnet(resnet50_url, ResidualBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes,pretrained, resnet50_ckpt, 2048)

训练模型

        我们采用定特征进行训练，需要冻结除最后一层之外的所有网络层，最后一层其实就是一个分类层，前面是特征提取层，MindSpore可以通过设置 requires_grad == False 冻结参数，以便不在反向传播中计算梯度，具体代码如下：

import mindspore as ms
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import timenet_work = resnet50(pretrained=True)# 全连接层输入层的大小
in_channels = net_work.fc.in_channels
# 输出通道数大小为狼狗分类数2
head = nn.Dense(in_channels, 2)
# 重置全连接层
net_work.fc = head# 平均池化层kernel size为7
avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=7)
# 重置平均池化层
net_work.avg_pool = avg_pool# 冻结除最后一层外的所有参数
for param in net_work.get_parameters():if param.name not in ["fc.weight", "fc.bias"]:param.requires_grad = False# 定义优化器和损失函数
opt = nn.Momentum(params=net_work.trainable_params(), learning_rate=lr, momentum=0.5)
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')def forward_fn(inputs, targets):logits = net_work(inputs)loss = loss_fn(logits, targets)return lossgrad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, None, opt.parameters)def train_step(inputs, targets):loss, grads = grad_fn(inputs, targets)opt(grads)return loss# 实例化模型
model1 = train.Model(net_work, loss_fn, opt, metrics={"Accuracy": train.Accuracy()})

一切准备妥当后，便可以进行训练，由于有预训练模型，模型的训练速度非常快，比从头到尾训练快了好几倍。训练了5轮，效果就非常好了：

模型可视化预测

        有了训练好的模型，自然要看看训练得好不好，除了看评价指标，最直观的就是实际使用一下模型，由于这是图像分类任务，所以将其可视化。这一整个流程的代码如下：

def visualize_model(best_ckpt_path, val_ds):net = resnet50()# 全连接层输入层的大小in_channels = net.fc.in_channels# 输出通道数大小为狼狗分类数2head = nn.Dense(in_channels, 2)# 重置全连接层net.fc = head# 平均池化层kernel size为7avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=7)# 重置平均池化层net.avg_pool = avg_pool# 加载模型参数param_dict = ms.load_checkpoint(best_ckpt_path)ms.load_param_into_net(net, param_dict)model = train.Model(net)# 加载验证集的数据进行验证data = next(val_ds.create_dict_iterator())images = data["image"].asnumpy()labels = data["label"].asnumpy()class_name = {0: "dogs", 1: "wolves"}# 预测图像类别output = model.predict(ms.Tensor(data['image']))pred = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1)# 显示图像及图像的预测值plt.figure(figsize=(5, 5))for i in range(4):plt.subplot(2, 2, i + 1)# 若预测正确，显示为蓝色；若预测错误，显示为红色color = 'blue' if pred[i] == labels[i] else 'red'plt.title('predict:{}'.format(class_name[pred[i]]), color=color)picture_show = np.transpose(images[i], (1, 2, 0))mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])picture_show = std * picture_show + meanpicture_show = np.clip(picture_show, 0, 1)plt.imshow(picture_show)plt.axis('off')plt.show()

调用该函数后，可视化结果如下：可以看出还是很准的

Jupyter运行情况