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ResNext101-64x4d

本仓库提供了ResNeXt101-64x4d模型的训练脚本和超参配置，以达到论文中的准确性。

模型概述

模型名称：ResNeXt101

论文："Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks" <https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf>

这里提供的版本是ResNeXt101-64x4d

模型架构

ResNeXt是ResNet网络的改进版本，比ResNet的网络多了块多了cardinality设置。ResNeXt101-64x4d的网络结构如下：

网络层	输出	参数
conv1	112x112	7x7,64,stride 2
maxpooline	56x56	3x3,stride 2
conv2	56x56	[(1x1,64)->(3x3,64)->(1x1,256) C=64]x3
conv3	28x28	[(1x1,256)->(3x3,256)->(1x1,512) C=64]x4
conv4	14x14	[(1x1,512)->(3x3,512)->(1x1,1024) C=64]x23
conv5	7x7	[(1x1,1024)->(3x3,1024)->(1x1,2048) C=64]x3
	1x1	average pool；1000-d fc；softmax

默认设置

以下各节介绍ResNext50模型的默认配置和超参数。

优化器

本模型使用Mindspore框架提供的Momentum优化器，超参设置如下：

Momentum : 0.9
Learning rate (LR) : 0.05
LR schedule: cosine_annealing
LR epochs: [30, 60, 90, 120]
LR gamma: 0.1
Batch size : 64
Weight decay : 0.0001.
Label smoothing = 0.1
Eta_min: 0
Warmup_epochs: 1
Loss_scale: 1024
训练轮次:
- 150 epochs

数据增强

本模型使用了以下数据增强：

对于训练脚本:
- RandomResizeCrop, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)
- RandomHorizontalFlip, prob=0.5
- Normalize, mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)
对于验证（前向推理）:
- Resize to (256, 256)
- CenterCrop to (224, 224)
- Normalize, mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)

设定

以下各节列出了开始训练ResNext101-64x4d模型的要求。

快速入门指南

目录说明，代码参考了Modelzoo上的ResNext50

.
└─resnext101-64x4d-mindspore
  ├─README.md
  ├─scripts
    ├─run_standalone_train.sh         # 启动Ascend单机训练（单卡）
    ├─run_distribute_train.sh         # 启动Ascend分布式训练（8卡）
    ├─run_standalone_train_for_gpu.sh # 启动GPU单机训练（单卡）
    ├─run_distribute_train_for_gpu.sh # 启动GPU分布式训练（8卡）
    └─run_eval.sh                     # 启动评估
  ├─src
    ├─backbone
      ├─_init_.py                     # 初始化
      ├─resnext.py                     # ResNeXt101骨干
    ├─utils
      ├─_init_.py                     # 初始化
      ├─cunstom_op.py                 # 网络操作
      ├─logging.py                    # 打印日志
      ├─optimizers_init_.py           # 获取参数
      ├─sampler.py                    # 分布式采样器
      ├─var_init_.py                  # 计算增益值
    ├─_init_.py                       # 初始化
    ├─config.py                       # 参数配置
    ├─crossentropy.py                 # 交叉熵损失函数
    ├─dataset.py                      # 数据预处理
    ├─head.py                         # 常见头
    ├─image_classification.py         # 获取ResNet
    ├─linear_warmup.py                # 线性热身学习率
    ├─warmup_cosine_annealing.py      # 每次迭代的学习率
    ├─warmup_step_lr.py               # 热身迭代学习率
  ├─eval.py                           # 评估网络
  ├──train.py                         # 训练网络
  ├──mindspore_hub_conf.py            #  MindSpore Hub接口

1. 仓库克隆

git clone https://gitee.com/neoming/resnext101-64x4d-mindspore.git
cd resnext101-64x4d-mindspore/

2. 数据下载和预处理

下载ImageNet数据集
解压训练数据集和验证数据
训练和验证图像分别位于train /和val /目录下。一个文件夹中的所有图像都具有相同的标签。

3. 训练（单卡）

可以通过python脚本开始训练：

python train.py --data_dir ~/imagenet/train/ --platform Ascend --is_distributed

或通过shell脚本开始训练：

Ascend:
    # 分布式训练示例（8卡）
    bash scripts/run_distribute_train.sh RANK_TABLE_FILE DATA_PATH
    # 单机训练
    bash scripts/run_standalone_train.sh DEVICE_ID DATA_PATH
GPU:
    # 分布式训练示例（8卡）
    bash scripts/run_distribute_train_for_gpu.sh DATA_PATH
    # 单机训练
    bash scripts/run_standalone_train_for_gpu.sh DEVICE_ID DATA_PATH

4. 测试

您可以通过python脚本开始验证：

python eval.py --data_dir ~/imagenet/val/ --platform Ascend --pretrained resnext.ckpt

或通过shell脚本开始训练：

# 评估
bash scripts/run_eval.sh DEVICE_ID DATA_PATH PRETRAINED_CKPT_PATH PLATFORM

模型导出

python export.py --device_target [PLATFORM] --ckpt_file [CKPT_PATH] --file_format [EXPORT_FORMAT]

EXPORT_FORMAT 可选 ["AIR", "ONNX", "MINDIR"].

高级设置

超参设置

通过src/config.py文件进行设置，下面是ImageNet单卡实验的设置

"image_size": '224,224',
"num_classes": 1000,

"lr": 0.05,
"lr_scheduler": 'cosine_annealing',
"lr_epochs": '30,60,90,120',
"lr_gamma": 0.1,
"eta_min": 0,
"T_max": 150,
"max_epoch": 150,
"backbone": 'resnext101',
"warmup_epochs": 1,

"weight_decay": 0.0001,
"momentum": 0.9,
"is_dynamic_loss_scale": 0,
"loss_scale": 1024,
"label_smooth": 1,
"label_smooth_factor": 0.1,

"ckpt_interval": 1250,
"ckpt_path": 'outputs/',
"is_save_on_master": 1,

"rank": 0,
"group_size": 1

训练过程

训练的所有结果将存储在用--ckpt_path参数指定的目录中。训练脚本将会存储：

checkpoints.
log.

性能

结果

通过运行训练脚本获得了以下结果。要获得相同的结果，请遵循快速入门指南中的步骤。

准确度

epochs	Top1/Top5
150	79.56%(TOP1)/94.68%(TOP5)

训练性能结果

NPUs	train performance
1	196.33image/sec

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