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利用Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及模型訓(xùn)練

更新時(shí)間：2023年04月21日 15:04:20 作者：實(shí)力

這篇文章主要為大家介紹了利用Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及模型訓(xùn)練詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)

ResNet由一系列堆疊的殘差塊組成，其主要作用是通過(guò)無(wú)限制地增加網(wǎng)絡(luò)深度，從而使其更加強(qiáng)大。在建立ResNet模型之前，讓我們先定義4個(gè)層，每個(gè)層由多個(gè)殘差塊組成。這些層的目的是降低空間尺寸，同時(shí)增加通道數(shù)量。

以ResNet50為例，我們可以使用以下代碼來(lái)定義ResNet網(wǎng)絡(luò)：

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
（續(xù)）
即模型需要在輸入層加入一些 normalization 和激活層。
```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

改進(jìn)點(diǎn)如下：

我們使用nn.Sequential組件，將多個(gè)殘差塊組合成一個(gè)功能塊（layer）。這樣可以方便地修改網(wǎng)絡(luò)深度，并將其與其他層分離九更容易上手，例如遷移學(xué)習(xí)中重新訓(xùn)練頂部分類(lèi)器時(shí)。
我們?cè)赗esNet的輸出層添加了標(biāo)準(zhǔn)化和激活函數(shù)。它們有助于提高模型的收斂速度并改善性能。
對(duì)于nn.Conv2d和批標(biāo)準(zhǔn)化層等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件，我們使用了PyTorch中的內(nèi)置初始化函數(shù)。它們會(huì)自動(dòng)為我們?cè)O(shè)置好每層的參數(shù)。
我們還添加了一個(gè)Flatten層，將4維輸出展平為2維張量，以便通過(guò)接下來(lái)的全連接層進(jìn)行分類(lèi)。

訓(xùn)練模型

我們現(xiàn)在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了ResNet50模型，接下來(lái)我們將解釋如何訓(xùn)練和測(cè)試該模型。

首先我們需要定義損失函數(shù)和優(yōu)化器。在這里，我們使用交叉熵?fù)p失函數(shù)，以及Adam優(yōu)化器。

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進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，我們通常會(huì)創(chuàng)建一個(gè)循環(huán)，為每個(gè)批次的輸入數(shù)據(jù)計(jì)算損失并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新。以下是該循環(huán)的代碼：

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

在上面的訓(xùn)練循環(huán)中，我們首先通過(guò)model.train()代表進(jìn)入訓(xùn)練模式。然后使用optimizer.zero_grad()清除

以上就是利用Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及模型訓(xùn)練的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Pytorch ResNet構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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