构建网络
ResNet由一系列堆叠的残差块组成,其主要作用是通过无限制地增加网络深度,从而使其更加强大。在建立ResNet模型之前,让我们先定义4个层,每个层由多个残差块组成。这些层的目的是降低空间尺寸,同时增加通道数量。
以ResNet50为例,我们可以使用以下代码来定义ResNet网络:
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class ResNet(nn.Module): def __init__( self , num_classes = 1000 ): super ().__init__() self .conv1 = nn.Conv2d( 3 , 64 , kernel_size = 7 , stride = 2 , padding = 3 , bias = False ) self .bn1 = nn.BatchNorm2d( 64 ) self .relu = nn.ReLU(inplace (续) 即模型需要在输入层加入一些 normalization 和激活层。 ```python import torch.nn.init as init class Flatten(nn.Module): def __init__( self ): super ().__init__() def forward( self , x): return x.view(x.size( 0 ), - 1 ) class ResNet(nn.Module): def __init__( self , num_classes = 1000 ): super ().__init__() self .conv1 = nn.Conv2d( 3 , 64 , kernel_size = 7 , stride = 2 , padding = 3 , bias = False ) self .bn1 = nn.BatchNorm2d( 64 ) self .relu = nn.ReLU(inplace = True ) self .layer1 = nn.Sequential( ResidualBlock( 64 , 256 , stride = 1 ), * [ResidualBlock( 256 , 256 ) for _ in range ( 1 , 3 )] ) self .layer2 = nn.Sequential( ResidualBlock( 256 , 512 , stride = 2 ), * [ResidualBlock( 512 , 512 ) for _ in range ( 1 , 4 )] ) self .layer3 = nn.Sequential( ResidualBlock( 512 , 1024 , stride = 2 ), * [ResidualBlock( 1024 , 1024 ) for _ in range ( 1 , 6 )] ) self .layer4 = nn.Sequential( ResidualBlock( 1024 , 2048 , stride = 2 ), * [ResidualBlock( 2048 , 2048 ) for _ in range ( 1 , 3 )] ) self .avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(( 1 , 1 )) self .flatten = Flatten() self .fc = nn.Linear( 2048 , num_classes) for m in self .modules(): if isinstance (m, nn.Conv2d): init.kaiming_normal_(m.weight, mode = "fan_out" , nonlinearity = "relu" ) elif isinstance (m, (nn.BatchNorm2d, nn.GroupNorm)): init.constant_(m.weight, 1 ) init.constant_(m.bias, 0 ) def forward( self , x): x = self .conv1(x) x = self .bn1(x) x = self .relu(x) x = self .layer1(x) x = self .layer2(x) x = self .layer3(x) x = self .layer4(x) x = self .avgpool(x) x = self .flatten(x) x = self .fc(x) return x |
改进点如下:
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我们使用
nn.Sequential
组件,将多个残差块组合成一个功能块(layer)。这样可以方便地修改网络深度,并将其与其他层分离九更容易上手,例如迁移学习中重新训练顶部分类器时。 - 我们在ResNet的输出层添加了标准化和激活函数。它们有助于提高模型的收敛速度并改善性能。
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对于
nn.Conv2d
和批标准化层等神经网络组件,我们使用了PyTorch中的内置初始化函数。它们会自动为我们设置好每层的参数。 -
我们还添加了一个
Flatten
层,将4维输出展平为2维张量,以便通过接下来的全连接层进行分类。
训练模型
我们现在已经实现了ResNet50模型,接下来我们将解释如何训练和测试该模型。
首先我们需要定义损失函数和优化器。在这里,我们使用交叉熵损失函数,以及Adam优化器。
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import torch.optim as optim device = torch.device( "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" ) model = ResNet(num_classes = 1000 ).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = 0.001 ) |
在使用PyTorch进行训练时,我们通常会创建一个循环,为每个批次的输入数据计算损失并对模型参数进行更新。以下是该循环的代码:
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def train(model, optimizer, criterion, train_loader, device): model.train() train_loss = 0 correct = 0 total = 0 for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate (train_loader): inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() train_loss + = loss.item() _, predicted = outputs. max ( 1 ) total + = targets.size( 0 ) correct + = predicted.eq(targets). sum ().item() acc = 100 * correct / total avg_loss = train_loss / len (train_loader) return acc, avg_loss |
在上面的训练循环中,我们首先通过model.train()
代表进入训练模式。然后使用optimizer.zero_grad()
清除
以上就是利用Pytorch实现ResNet网络构建及模型训练的详细内容,更多关于Pytorch ResNet构建网络模型训练的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://juejin.cn/post/722286259985147500