m53297601
/
mindspore
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

add readme_cn

Browse Source
pull/8778/head
wukesong 4 years ago
parent 5708bae7e7
commit 0f8907c816
2 changed files with 407 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File

219
model_zoo/official/cv/alexnet/README_CN.md
Unescape View File

@ -0,0 +1,219 @@
# 目录
<!-- TOC -->
- [目录](#目录)
- [AlexNet描述](#alexnet描述)
- [模型架构](#模型架构)
- [数据集](#数据集)
- [环境要求](#环境要求)
- [快速入门](#快速入门)
- [脚本说明](#脚本说明)
- [脚本及样例代码](#脚本及样例代码)
- [脚本参数](#脚本参数)
- [训练过程](#训练过程)
- [训练](#训练)
- [评估过程](#评估过程)
- [评估](#评估)
- [模型描述](#模型描述)
- [性能](#性能)
- [评估性能](#评估性能)
- [随机情况说明](#随机情况说明)
- [ModelZoo主页](#modelzoo主页)
<!-- /TOC -->
# AlexNet描述
AlexNet是2012年提出的最有影响力的神经网络之一。该网络在ImageNet数据集识别方面取得了显着的成功。
[论文](http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-concumulational-neural-networks.pdf)： Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks. *Advances In Neural Information Processing Systems*. 2012.
# 模型架构
AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成。多个卷积核用于提取图像中有趣的特征，从而得到更精确的分类。
# 数据集
使用的数据集：[CIFAR-10](<http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>)
- 数据集大小：175M，共10个类、60,000个32*32彩色图像
- 训练集：146M，50,000个图像
- 测试集：29.3M，10,000个图像
- 数据格式：二进制文件
- 注意：数据在dataset.py中处理。
- 下载数据集。目录结构如下：
```
├─cifar-10-batches-bin
│
└─cifar-10-verify-bin
```
# 环境要求
- 硬件（Ascend/GPU）
- 准备Ascend或GPU处理器搭建硬件环境。
- 框架
- [MindSpore](https://www.mindspore.cn/install)
- 如需查看详情，请参见如下资源：
- [MindSpore教程](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/index.html)
- [MindSpore Python API](https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/master/index.html)
# 快速入门
通过官方网站安装MindSpore后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：
```python
# 进入脚本目录，训练AlexNet
sh run_standalone_train_ascend.sh [DATA_PATH] [CKPT_SAVE_PATH]
# 进入脚本目录，评估AlexNet
sh run_standalone_eval_ascend.sh [DATA_PATH] [CKPT_NAME]
```
# 脚本说明
## 脚本及样例代码
```
├── cv
├── alexnet
├── README.md // AlexNet相关说明
├── requirements.txt // 所需要的包
├── scripts
│ ├──run_standalone_train_gpu.sh // 在GPU中训练
│ ├──run_standalone_train_ascend.sh // 在Ascend中训练
│ ├──run_standalone_eval_gpu.sh // 在GPU中评估
│ ├──run_standalone_eval_ascend.sh // 在Ascend中评估
├── src
│ ├──dataset.py // 创建数据集
│ ├──alexnet.py // AlexNet架构
│ ├──config.py // 参数配置
├── train.py // 训练脚本
├── eval.py // 评估脚本
```
## 脚本参数
```python
train.py和config.py中主要参数如下：
--data_path：到训练和评估数据集的绝对完整路径。
--epoch_size：总训练轮次。
--batch_size：训练批次大小。
--image_height：图像高度作为模型输入。
--image_width：图像宽度作为模型输入。
--device_target：实现代码的设备。可选值为"Ascend"、"GPU"。
--checkpoint_path：训练后保存的检查点文件的绝对完整路径。
--data_path：数据集所在路径
```
## 训练过程
### 训练
- Ascend处理器环境运行
```
python train.py --data_path cifar-10-batches-bin --ckpt_path ckpt > log 2>&1 &
# 或进入脚本目录，执行脚本
sh run_standalone_train_ascend.sh cifar-10-batches-bin ckpt
```
经过训练后，损失值如下：
```
# grep "loss is " log
epoch: 1 step: 1, loss is 2.2791853
...
epoch: 1 step: 1536, loss is 1.9366643
epoch: 1 step: 1537, loss is 1.6983616
epoch: 1 step: 1538, loss is 1.0221305
...
```
模型检查点保存在当前目录下。
- GPU环境运行
```
python train.py --device_target "GPU" --data_path cifar-10-batches-bin --ckpt_path ckpt > log 2>&1 &
# 或进入脚本目录，执行脚本
sh run_standalone_train_for_gpu.sh cifar-10-batches-bin ckpt
```
经过训练后，损失值如下：
```
# grep "loss is " log
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3125906
...
epoch: 30 step: 1560, loss is 0.6687547
epoch: 30 step: 1561, loss is 0.20055409
epoch: 30 step: 1561, loss is 0.103845775
```
## 评估过程
### 评估
在运行以下命令之前，请检查用于评估的检查点路径。
- Ascend处理器环境运行
```
python eval.py --data_path cifar-10-verify-bin --ckpt_path ckpt/checkpoint_alexnet-1_1562.ckpt > eval_log.txt 2>&1 &
#或进入脚本目录，执行脚本
sh run_standalone_eval_ascend.sh cifar-10-verify-bin ckpt/checkpoint_alexnet-1_1562.ckpt
```
可通过"eval_log”文件查看结果。测试数据集的准确率如下：
```
# grep "Accuracy: " eval_log
'Accuracy': 0.8832
```
- GPU环境运行
```
python eval.py --device_target "GPU" --data_path cifar-10-verify-bin --ckpt_path ckpt/checkpoint_alexnet-30_1562.ckpt > eval_log 2>&1 &
#或进入脚本目录，执行脚本
sh run_standalone_eval_for_gpu.sh cifar-10-verify-bin ckpt/checkpoint_alexnet-30_1562.ckpt
```
可通过"eval_log”文件查看结果。测试数据集的准确率如下：
```
# grep "Accuracy: " eval_log
'Accuracy': 0.88512
```
# 模型描述
## 性能
### 评估性能
| 参数 | Ascend | GPU |
| -------------------------- | ------------------------------------------------------------| -------------------------------------------------|
| 资源 | Ascend 910；CPU 2.60GHz, 192核；内存：755G | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2020-09-06 | 2020-09-17 |
| MindSpore版本 | 0.5.0-beta | 0.7.0-beta |
| 数据集 | CIFAR-10 | CIFAR-10 |
| 训练参数 | epoch=30, step=1562, batch_size=32, lr=0.002 | epoch=30, step=1562, batch_size=32, lr=0.002 |
| 优化器 | 动量 | 动量 |
| 损失函数 | Softmax交叉熵 | Softmax交叉熵 |
| 输出 | 概率 | 概率 | 概率 |
| 损失 | 0.0016 | 0.01 |
| 速度 | 21毫秒/步 | 16.8毫秒/步 |
| 总时间 | 17分钟 | 14分钟|
| 微调检查点 | 445M （.ckpt文件） | 445M （.ckpt文件） |
| 脚本 | https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/alexnet | https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/alexnet |
# 随机情况说明
dataset.py中设置了“create_dataset”函数内的种子。
# ModelZoo主页
请浏览官网[主页](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo)。

188
model_zoo/official/cv/lenet/README_CN.md
Unescape View File

@ -0,0 +1,188 @@
# 目录
<!-- TOC -->
- [目录](#目录)
- [LeNet描述](#lenet描述)
- [模型架构](#模型架构)
- [数据集](#数据集)
- [环境要求](#环境要求)
- [快速入门](#快速入门)
- [脚本说明](#脚本说明)
- [脚本及样例代码](#脚本及样例代码)
- [脚本参数](#脚本参数)
- [训练过程](#训练过程)
- [训练](#训练)
- [评估过程](#评估过程)
- [评估](#评估)
- [模型描述](#模型描述)
- [性能](#性能)
- [评估性能](#评估性能)
- [随机情况说明](#随机情况说明)
- [ModelZoo主页](#modelzoo主页)
<!-- /TOC -->
# LeNet描述
LeNet是1998年提出的一种典型的卷积神经网络。它被用于数字识别并取得了巨大的成功。
[论文](https://ieeexplore.ieee.org/document/726791)： Y.Lecun, L.Bottou, Y.Bengio, P.Haffner.Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition.*Proceedings of the IEEE*.1998.
# 模型架构
LeNet非常简单，包含5层，由2个卷积层和3个全连接层组成。
# 数据集
使用的数据集：[MNIST](<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/>)
- 数据集大小：52.4M，共10个类，6万张 28*28图像
- 训练集：6万张图像
- 测试集：5万张图像
- 数据格式：二进制文件
- 注：数据在dataset.py中处理。
- 目录结构如下：
```
└─Data
├─test
│ t10k-images.idx3-ubyte
│ t10k-labels.idx1-ubyte
│
└─train
train-images.idx3-ubyte
train-labels.idx1-ubyte
```
# 环境要求
- 硬件(Ascend/GPU/CPU)
- 使用Ascend、GPU或CPU处理器来搭建硬件环境。
- 框架
- [MindSpore](https://www.mindspore.cn/install/en)
- 如需查看详情，请参见如下资源：
- [MindSpore教程](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/index.html)
- [MindSpore Python API](https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/master/index.html)
# 快速入门
通过官方网站安装MindSpore后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：
```python
# 进入脚本目录，训练LeNet
sh run_standalone_train_ascend.sh [DATA_PATH] [CKPT_SAVE_PATH]
# 进入脚本目录，评估LeNet
sh run_standalone_eval_ascend.sh [DATA_PATH] [CKPT_NAME]
```
# 脚本说明
## 脚本及样例代码
```
├── cv
├── lenet
├── README.md // Lenet描述
├── requirements.txt // 需要的包
├── scripts
│ ├──run_standalone_train_cpu.sh // CPU训练
│ ├──run_standalone_train_gpu.sh // GPU训练
│ ├──run_standalone_train_ascend.sh // Ascend训练
│ ├──run_standalone_eval_cpu.sh // CPU评估
│ ├──run_standalone_eval_gpu.sh // GPU评估
│ ├──run_standalone_eval_ascend.sh // Ascend评估
├── src
│ ├──dataset.py // 创建数据集
│ ├──lenet.py // Lenet架构
│ ├──config.py // 参数配置
├── train.py // 训练脚本
├── eval.py // 评估脚本
```
## 脚本参数
```python
train.py和config.py中主要参数如下：
--data_path: 到训练和评估数据集的绝对全路径
--epoch_size: 训练轮次数
--batch_size: 训练批次大小
--image_height: 输入到模型的图像高度
--image_width: 输入到模型的图像宽度
--device_target: 代码实施的设备可选值为"Ascend"、"GPU"、"CPU"
--checkpoint_path: 训练后保存的检查点文件的绝对全路径
--data_path: 数据集所在路径
```
## 训练过程
### 训练
```
python train.py --data_path Data --ckpt_path ckpt > log.txt 2>&1 &
# or enter script dir, and run the script
sh run_standalone_train_ascend.sh Data ckpt
```
训练结束，损失值如下：
```
# grep "loss is " log.txt
epoch:1 step:1, loss is 2.2791853
...
epoch:1 step:1536, loss is 1.9366643
epoch:1 step:1537, loss is 1.6983616
epoch:1 step:1538, loss is 1.0221305
...
```
模型检查点保存在当前目录下。
## 评估过程
### 评估
在运行以下命令之前，请检查用于评估的检查点路径。
```
python eval.py --data_path Data --ckpt_path ckpt/checkpoint_lenet-1_1875.ckpt > log.txt 2>&1 &
# or enter script dir, and run the script
sh run_standalone_eval_ascend.sh Data ckpt/checkpoint_lenet-1_1875.ckpt
```
您可以通过log.txt文件查看结果。测试数据集的准确性如下：
```
# grep "Accuracy:" log.txt
'Accuracy':0.9842
```
# 模型描述
## 性能
### 评估性能
| 参数 | LeNet |
| -------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| 资源 | Ascend 910; CPU：2.60GHz,192核；内存：755G |
| 上传日期 | 2020-06-09 |
| MindSpore版本 | 0.5.0-beta |
| 数据集 | MNIST |
| 训练参数 | epoch=10, steps=1875, batch_size = 32, lr=0.01 |
| 优化器 | Momentum |
| 损失函数 | Softmax交叉熵 |
| 输出 | 概率 |
| 损失 | 0.002 |
| 速度 | 1.70毫秒/步 |
| 总时长 | 43.1秒 | |
| 微调检查点 | 482k (.ckpt文件) |
| 脚本 | https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/lenet |
# 随机情况说明
在dataset.py中，我们设置了“create_dataset”函数内的种子。
# ModelZoo主页
请浏览官网[主页](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo)。
Write Preview
Loading…
Cancel
Save