昇思MindSpore应用实践

本系列文章主要用于记录昇思25天学习打卡营的学习心得。

基于MindSpore的ResNet50图像分类

1、ResNet50 简介

ResNet-50是一种深度残差网络（Residual Network），是ResNet系列中的一种经典模型。它由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出，被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割等。

残差网络结构主要由两种：
一种是Building Block，适用于较浅的ResNet网络，如ResNet18和ResNet34；
另一种是Bottleneck，适用于层数较深的ResNet网络，如ResNet50、ResNet101和ResNet152。

其整体网络结构如下图所示：

ResNet主要解决的问题是：通过Kaiming He等人提出的基于残差连接的训练方式大大改善了网络深度增加时的梯度消失和梯度爆炸问题。

当有这条跳跃连接线（残差连接，Residual Connections）时，即使网络层次很深导致梯度消失时，在网络上堆叠这样的结构（f(x)=0，y=g(x)=relu(x)=x），我什么也学不到，但至少能把原来的样子恒等映射给下一层网络，相当于在浅层网络上堆叠了“复制层”，这样至少不会比浅层网络差。

当然，万一我“不小心”学到了什么，那就赚大了，由于网络中要用到很多次恒等映射，所以网络有效学习到东西的概率很大。这就是ResNet的灵魂汁子，浇给~

ResNet50在多个常用的数据集上（如ImageNet）都有预训练的模型可供下载和使用。这种预训练模型含有大量且多样化的图像特征，能够为图像分类这样需要重点关注图像特征的视觉任务提供强有力的技术支撑。

2、数据集预处理及可视化

本案例基于MindSpore对CIFAR-10数据集进行图形分类。

import mindspore as ms
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision
import mindspore.dataset.transforms as transforms
from mindspore import dtype as mstype

data_dir = "./datasets-cifar10-bin/cifar-10-batches-bin"  # 数据集根目录
batch_size = 256  # 批量大小
image_size = 32  # 训练图像空间大小
workers = 4  # 并行线程个数
num_classes = 10  # 分类数量


def create_dataset_cifar10(dataset_dir, usage, resize, batch_size, workers):

    data_set = ds.Cifar10Dataset(dataset_dir=dataset_dir,
                                 usage=usage,
                                 num_parallel_workers=workers,
                                 shuffle=True)

    trans = []
    if usage == "train":
        trans += [
            vision.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4)),
            vision.RandomHorizontalFlip(prob=0.5)
        ]

    trans += [
        vision.Resize(resize),
        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0.0),
        vision.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010]),
        vision.HWC2CHW()
    ]

    target_trans = transforms.TypeCast(mstype.int32)

    # 数据映射操作
    data_set = data_set.map(operations=trans,
                            input_columns='image',
                            num_parallel_workers=workers)

    data_set = data_set.map(operations=target_trans,
                            input_columns='label',
                            num_parallel_workers=workers)


    # 批量操作
    data_set = data_set.batch(batch_size)

    return data_set


# 获取处理后的训练与测试数据集

dataset_train = create_dataset_cifar10(dataset_dir=data_dir,
                                       usage="train",
                                       resize=image_size,
                                       batch_size=batch_size,
                                       workers=workers)
step_size_train = dataset_train.get_dataset_size()

dataset_val = create_dataset_cifar10(dataset_dir=data_dir,
                                     usage="test",
                                     resize=image_size,
                                     batch_size=batch_size,
                                     workers=workers)
step_size_val = dataset_val.get_dataset_size()

数据可视化：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data_iter = next(dataset_train.create_dict_iterator())

images = data_iter["image"].asnumpy()
labels = data_iter["label"].asnumpy()
print(f"Image shape: {images.shape}, Label shape: {labels.shape}")

# 训练数据集中，前六张图片所对应的标签
print(f"Labels: {labels[:6]}")

classes = []

with open(data_dir + "/batches.meta.txt", "r") as f:
    for line in f:
        line = line.rstrip()
        if line:
            classes.append(line)

# 训练数据集的前六张图片
plt.figure()
for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i + 1)
    image_trans = np.transpose(images[i], (1, 2, 0))
    mean = np.array([0.4914, 0.4822, 0.4465])
    std = np.array([0.2023, 0.1994, 0.2010])
    image_trans = std * image_trans + mean
    image_trans = np.clip(image_trans, 0, 1)
    plt.title(f"{classes[labels[i]]}")
    plt.imshow(image_trans)
    plt.axis("off")
plt.show()

3、构建网络

残差网络结构(Residual Network)是ResNet网络的主要亮点，ResNet使用残差网络结构后可有效地减轻退化问题，实现更深的网络结构设计，提高网络的训练精度。本节首先讲述如何构建残差网络结构，然后通过堆叠残差网络来构建ResNet50网络。

构建 Building Block

Building Block结构包含一个残差支路和short-cut支路，比传统的卷积结构多了一个short-cut支路，用于传递低层的信息使得网络能够训练地很深。

Building Block结构如下图所示，主分支有两层卷积网络结构：

• 主分支第一层网络以输入channel为64为例，首先通过一个$3\times 3$的卷积层，然后通过Batch Normalization层，最后通过Relu激活函数层，减小过拟合，梯度消失/爆炸的可能性，输出channel为64；
• 主分支第二层网络的输入channel为64，首先通过一个$3\times 3$的卷积层，然后通过Batch Normalization层，输出channel为64。

最后将主分支输出的特征矩阵与shortcuts输出的特征矩阵相加，通过Relu激活函数即为Building Block最后的输出。

主分支与shortcuts输出的特征矩阵相加时，需要保证主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape相同。如果主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape不相同，如输出channel是输入channel的一倍时，shortcuts上需要使用数量与输出channel相等，大小为$1\times 1$的卷积核进行卷积操作；若输出的图像较输入图像缩小一倍，则要设置shortcuts中卷积操作中的stride为2，主分支第一层卷积操作的stride也需设置为2。

如下代码定义ResidualBlockBase类实现Building Block结构:

from typing import Type, Union, List, Optional
import mindspore.nn as nn
from mindspore.common.initializer import Normal

# 初始化卷积层与BatchNorm的参数
weight_init = Normal(mean=0, sigma=0.02)
gamma_init = Normal(mean=1, sigma=0.02)

class ResidualBlockBase(nn.Cell):
    expansion: int = 1  # 最后一个卷积核数量与第一个卷积核数量相等

    def __init__(self, in_channel: int, out_channel: int,
                 stride: int = 1, norm: Optional[nn.Cell] = None,
                 down_sample: Optional[nn.Cell] = None) -> None:
        super(ResidualBlockBase, self).__init__()
        if not norm:
            self.norm = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        else:
            self.norm = norm

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
                               kernel_size=3, stride=stride,
                               weight_init=weight_init)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
                               kernel_size=3, weight_init=weight_init)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.down_sample = down_sample

    def construct(self, x):
        """ResidualBlockBase construct."""
        identity = x  # 建立一个shortcuts分支

        out = self.conv1(x)    # 主分支第一层：3*3卷积层
        out = self.norm(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)  # 主分支第二层：3*3卷积层
        out = self.norm(out)

        if self.down_sample is not None:
            identity = self.down_sample(x)
        out += identity        # 残差连接，输出为主分支与shortcuts之和
        out = self.relu(out)

        return out

构建 Bottleneck Block

Bottleneck结构图如下图所示，在输入相同的情况下Bottleneck结构相对Building Block结构的参数数量更少，更适合层数较深的网络，ResNet50使用的残差结构就是Bottleneck。该结构的主分支有三层卷积结构，分别为$1\times 1$的卷积层、$3\times 3$卷积层和$1\times 1$的卷积层，其中$1\times 1$的卷积层分别起降维和升维的作用。

• 主分支第一层网络以输入channel为256为例，首先通过数量为64，大小为$1\times 1$的卷积核进行降维，然后通过Batch Normalization层，最后通过Relu激活函数层，其输出channel为64；
• 主分支第二层网络通过数量为64，大小为$3\times 3$的卷积核提取特征，然后通过Batch Normalization层，最后通过Relu激活函数层，其输出channel为64；
• 主分支第三层通过数量为256，大小$1\times 1$的卷积核进行升维，然后通过Batch Normalization层，其输出channel为256。

最后将主分支输出的特征矩阵与shortcuts输出的特征矩阵相加，通过Relu激活函数即为Bottleneck最后的输出。

主分支与shortcuts输出的特征矩阵相加时，需要保证主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape相同。如果主分支与shortcuts输出的特征矩阵shape不相同，如输出channel是输入channel的一倍时，shortcuts上需要使用数量与输出channel相等，大小为$1\times 1$的卷积核进行卷积操作；若输出的图像较输入图像缩小一倍，则要设置shortcuts中卷积操作中的stride为2，主分支第二层卷积操作的stride也需设置为2。

如下代码定义ResidualBlock类实现Bottleneck结构。

class ResidualBlock(nn.Cell):
    expansion = 4  # 最后一个卷积核的数量是第一个卷积核数量的4倍

    def __init__(self, in_channel: int, out_channel: int,
                 stride: int = 1, down_sample: Optional[nn.Cell] = None) -> None:
        super(ResidualBlock, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel,
                               kernel_size=1, weight_init=weight_init)
        self.norm1 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channel, out_channel,
                               kernel_size=3, stride=stride,
                               weight_init=weight_init)
        self.norm2 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.conv3 = nn.Conv2d(out_channel, out_channel * self.expansion,
                               kernel_size=1, weight_init=weight_init)
        self.norm3 = nn.BatchNorm2d(out_channel * self.expansion)

        self.relu = nn.ReLU()
        self.down_sample = down_sample

    def construct(self, x):

        identity = x  # shortscuts分支

        out = self.conv1(x)    # 主分支第一层：1*1卷积层
        out = self.norm1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)  # 主分支第二层：3*3卷积层
        out = self.norm2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv3(out)  # 主分支第三层：1*1卷积层
        out = self.norm3(out)

        if self.down_sample is not None:
            identity = self.down_sample(x)

        out += identity  	   # 输出为主分支与shortcuts之和
        out = self.relu(out)

        return out

构建 ResNet50 网络

ResNet 网络层结构如下图所示，以输入彩色图像$224\times 224$为例：
1、首先通过数量64，卷积核大小为$7\times 7$，stride为2的卷积层conv1，该层输出图片大小为$112\times 112$，输出channel为64；
2、然后通过一个$3\times 3$的最大下采样池化层，该层输出图片大小为$56\times 56$，输出channel为64；
3、再堆叠4个残差网络块（conv2_x、conv3_x、conv4_x和conv5_x），此时输出图片大小为$7\times 7$，输出channel为2048；
4、最后通过一个平均池化层、全连接层和softmax，得到分类概率。

对于每个残差网络块，以ResNet50网络中的conv2_x为例，其由3个Bottleneck结构堆叠而成，每个Bottleneck输入的channel为64，输出channel为256。

如下示例定义make_layer实现残差块的构建，其参数如下所示:

• last_out_channel：上一个残差网络输出的通道数。
• block：残差网络的类别，分别为ResidualBlockBase和ResidualBlock。
• channel：残差网络输入的通道数。
• block_nums：残差网络块堆叠的个数。
• stride：卷积移动的步幅。

def make_layer(last_out_channel, block: Type[Union[ResidualBlockBase, ResidualBlock]],
               channel: int, block_nums: int, stride: int = 1):
    down_sample = None  # shortcuts分支

    if stride != 1 or last_out_channel != channel * block.expansion:

        down_sample = nn.SequentialCell([
            nn.Conv2d(last_out_channel, channel * block.expansion,
                      kernel_size=1, stride=stride, weight_init=weight_init),
            nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion, gamma_init=gamma_init)
        ])

    layers = []
    layers.append(block(last_out_channel, channel, stride=stride, down_sample=down_sample))

    in_channel = channel * block.expansion
    # 堆叠残差网络
    for _ in range(1, block_nums):

        layers.append(block(in_channel, channel))

    return nn.SequentialCell(layers)

ResNet50网络共有5个卷积结构，一个平均池化层，一个全连接层，以CIFAR-10数据集为例：

• conv1：输入图片大小为$32\times 32$，输入channel为3。首先经过一个卷积核数量为64，卷积核大小为$7\times 7$，stride为2的卷积层；然后通过一个Batch Normalization层；最后通过Reul激活函数。该层输出feature map大小为$16\times 16$，输出channel为64。
• conv2_x：输入feature map大小为$16\times 16$，输入channel为64。首先经过一个卷积核大小为$3\times 3$，stride为2的最大下采样池化操作；然后堆叠3个$[1\times 1，64；3\times 3，64；1\times 1，256]$结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为$8\times 8$，输出channel为256。
• conv3_x：输入feature map大小为$8\times 8$，输入channel为256。该层堆叠4个[1×1，128；3×3，128；1×1，512]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为$4\times 4$，输出channel为512。
• conv4_x：输入feature map大小为$4\times 4$，输入channel为512。该层堆叠6个[1×1，256；3×3，256；1×1，1024]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为$2\times 2$，输出channel为1024。
• conv5_x：输入feature map大小为$2\times 2$，输入channel为1024。该层堆叠3个[1×1，512；3×3，512；1×1，2048]结构的Bottleneck。该层输出feature map大小为$1\times 1$，输出channel为2048。
• average pool & fc：输入channel为2048，输出channel为分类的类别数。

如下示例代码实现ResNet50模型的构建，通过用调函数resnet50即可构建ResNet50模型，函数resnet50参数如下：

• num_classes：分类的类别数，默认类别数为1000，本案例的分类数为10。
• pretrained：下载对应的训练模型，并加载预训练模型中的参数到网络中。

from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net


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64
        self.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 x

def _resnet(model_url: str, block: Type[Union[ResidualBlockBase, ResidualBlock]],
            layers: List[int], num_classes: int, pretrained: bool, pretrained_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=pretrained_ckpt, replace=True)
        param_dict = load_checkpoint(pretrained_ckpt)
        load_param_into_net(model, param_dict)

    return model


def 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)

# 定义ResNet50网络
network = resnet50(pretrained=True)

# 全连接层输入层的大小
in_channel = network.fc.in_channels
fc = nn.Dense(in_channels=in_channel, out_channels=10)
# 重置全连接层
network.fc = fc

4、模型训练

针对CIFAR-10中的10种目标训练5个epoch（按MindSpore官方文档中预设的80个Epoch训练出来的效果会好得多）

# 设置学习率
num_epochs = 5
lr = nn.cosine_decay_lr(min_lr=0.00001, max_lr=0.001, total_step=step_size_train * num_epochs,
                        step_per_epoch=step_size_train, decay_epoch=num_epochs)
# 定义优化器和损失函数
opt = nn.Momentum(params=network.trainable_params(), learning_rate=lr, momentum=0.9)
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')


def forward_fn(inputs, targets):
    logits = network(inputs)
    loss = loss_fn(logits, targets)
    return loss


grad_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

import os

# 创建迭代器
data_loader_train = dataset_train.create_tuple_iterator(num_epochs=num_epochs)
data_loader_val = dataset_val.create_tuple_iterator(num_epochs=num_epochs)

# 最佳模型存储路径
best_acc = 0
best_ckpt_dir = "./BestCheckpoint"
best_ckpt_path = "./BestCheckpoint/resnet50-best.ckpt"

if not os.path.exists(best_ckpt_dir):
    os.mkdir(best_ckpt_dir)

import mindspore.ops as ops


def train(data_loader, epoch):
    """模型训练"""
    losses = []
    network.set_train(True)

    for i, (images, labels) in enumerate(data_loader):
        loss = train_step(images, labels)
        if i % 100 == 0 or i == step_size_train - 1:
            print('Epoch: [%3d/%3d], Steps: [%3d/%3d], Train Loss: [%5.3f]' %
                  (epoch + 1, num_epochs, i + 1, step_size_train, loss))
        losses.append(loss)

    return sum(losses) / len(losses)


def evaluate(data_loader):
    """模型验证"""
    network.set_train(False)

    correct_num = 0.0  # 预测正确个数
    total_num = 0.0  # 预测总数

    for images, labels in data_loader:
        logits = network(images)
        pred = logits.argmax(axis=1)  # 预测结果
        correct = ops.equal(pred, labels).reshape((-1, ))
        correct_num += correct.sum().asnumpy()
        total_num += correct.shape[0]

    acc = correct_num / total_num  # 准确率

    return acc

# 开始循环训练
print("Start Training Loop ...")

for epoch in range(num_epochs):
    curr_loss = train(data_loader_train, epoch)
    curr_acc = evaluate(data_loader_val)

    print("-" * 50)
    print("Epoch: [%3d/%3d], Average Train Loss: [%5.3f], Accuracy: [%5.3f]" % (
        epoch+1, num_epochs, curr_loss, curr_acc
    ))
    print("-" * 50)

    # 保存当前预测准确率最高的模型
    if curr_acc > best_acc:
        best_acc = curr_acc
        ms.save_checkpoint(network, best_ckpt_path)

print("=" * 80)
print(f"End of validation the best Accuracy is: {best_acc: 5.3f}, "
      f"save the best ckpt file in {best_ckpt_path}", flush=True)

效果如下：

5、图像分类模型推理

import matplotlib.pyplot as plt


def visualize_model(best_ckpt_path, dataset_val):
    num_class = 10  # 对狼和狗图像进行二分类
    net = resnet50(num_class)
    # 加载模型参数
    param_dict = ms.load_checkpoint(best_ckpt_path)
    ms.load_param_into_net(net, param_dict)
    # 加载验证集的数据进行验证
    data = next(dataset_val.create_dict_iterator())
    images = data["image"]
    labels = data["label"]
    # 预测图像类别
    output = net(data['image'])
    pred = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1)

    # 图像分类
    classes = []

    with open(data_dir + "/batches.meta.txt", "r") as f:
        for line in f:
            line = line.rstrip()
            if line:
                classes.append(line)

    # 显示图像及图像的预测值
    plt.figure()
    for i in range(6):
        plt.subplot(2, 3, 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.asnumpy()[i] else 'red'
        plt.title('predict:{}'.format(classes[pred[i]]), color=color)
        picture_show = np.transpose(images.asnumpy()[i], (1, 2, 0))
        mean = np.array([0.4914, 0.4822, 0.4465])
        std = np.array([0.2023, 0.1994, 0.2010])
        picture_show = std * picture_show + mean
        picture_show = np.clip(picture_show, 0, 1)
        plt.imshow(picture_show)
        plt.axis('off')

    plt.show()


# 使用测试数据集进行验证
visualize_model(best_ckpt_path=best_ckpt_path, dataset_val=dataset_val)

上述训练的5个Epoch分类效果如下：

CIFAR-10训练集里有粉色的青蛙嘛？

Reference

[1] 昇思大模型平台
[2] 昇思官方文档-ResNet50图像分类
[3] 深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50
[4] Resnet-50网络结构详解