人工智能(pytorch)搭建模型15-手把手搭建MnasNet模型，并实现模型的训练与预测

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型15-手把手搭建MnasNet模型，并实现模型的训练与预测，本文将介绍MnasNet模型的原理，并使用PyTorch框架构建一个MnasNet模型用于图像分类任务，让大家充分了解该模型。

文章将分为以下几个部分：

MnasNet模型简介
MnasNet模型的实现
数据集准备
模型训练
模型测试
结论

1. MnasNet模型简介

MnasNet（Mobile Neural Architecture Search Network）是一种通过搜索得到的高效卷积神经网络，最早由Google于2018年提出。MnasNet的主要特点是在保证模型的高性能的同时，尽量降低计算复杂度和参数数量，适用于移动设备等资源有限的场景。

MnasNet的核心思想是利用神经结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）技术来找到最优的模型结构。NAS的目标是在给定任务和硬件平台的约束下，自动搜索出性能最佳的神经网络结构。MnasNet采用的搜索空间主要包括卷积层、深度可分离卷积层以及倒残差结构等基本操作。
在这里插入图片描述
MnasNet模型的数学原理可以用以下公式表示：

假设输入图像为 $x\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}$ ，其中 $H$ 、 $W$ 、 $C$ 分别表示图像的高、宽和通道数。MnasNet模型可以看作一个函数 $f(x;\theta)$ ，其中 $\theta$ 表示模型的参数，包括卷积核、批量归一化参数、全连接层参数等。

MnasNet模型的核心是自动化神经架构搜索技术，可以自动搜索最佳的神经网络架构。假设搜索得到的最佳神经网络架构为 $A$ ，则模型的输出可以表示为：

$f(x;\theta_A)=f_A(x;\theta_A)$

其中 $f_A(x;\theta_A)$ 表示使用神经网络架构 $A$ 搭建的模型， $\theta_A$ 表示模型 $A$ 的参数。模型 $A$ 的参数由两部分组成，即共享参数和非共享参数，可以表示为：

$\theta_A=\{w,\alpha\}$

其中 $w$ 表示共享参数， $\alpha$ 表示非共享参数。共享参数在不同的神经网络架构之间是共享的，而非共享参数则是每个神经网络架构独立的。

由于自动化神经架构搜索技术的存在，MnasNet模型可以在保证准确率的前提下，显著减小模型的参数量和计算量，从而在移动设备上得到更好的应用。

2. MnasNet模型的实现

以下是用PyTorch实现MnasNet模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader

class _InvertedResidual(nn.Module):
    def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, stride, expansion_factor):
        super(_InvertedResidual, self).__init__()
        hidden_dim = round(in_ch * expansion_factor)
        self.use_residual = in_ch == out_ch and stride == 1
        
        layers = []
        if expansion_factor != 1:
            layers.append(nn.Conv2d(in_ch, hidden_dim, 1, 1, 0, bias=False))
            layers.append(nn.BatchNorm2d(hidden_dim))
            layers.append(nn.ReLU6(inplace=True))
        
        layers.extend([
            nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, kernel_size//2, groups=hidden_dim, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(hidden_dim),
            nn.ReLU6(inplace=True),
            nn.Conv2d(hidden_dim, out_ch, 1, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(out_ch),
        ])

        self.layers = nn.Sequential(*layers)
    
    def forward(self, x):
        if self.use_residual:
            return x + self.layers(x)
        else:
            return self.layers(x)

class MnasNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000, alpha=1.0):
        super(MnasNet, self).__init__()
        self.alpha = alpha
        self.num_classes = num_classes

        def conv_dw(in_ch, out_ch, stride):
            return _InvertedResidual(in_ch, out_ch, 3, stride, 1)

        def conv_pw(in_ch, out_ch, stride):
            return _InvertedResidual(in_ch, out_ch, 1, stride, 6)

        def make_layer(in_ch, out_ch, num_blocks, stride):
            layers = [conv_pw(in_ch, out_ch, stride)]
            for _ in range(num_blocks - 1):
                layers.append(conv_pw(out_ch, out_ch, 1))
            return nn.Sequential(*layers)

        # 构建MnasNet模型
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, int(32 * alpha), 3, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(int(32 * alpha)),
            nn.ReLU6(inplace=True),
            make_layer(int(32 * alpha), int(16 * alpha), 1, 1),
            make_layer(int(16 * alpha), int(24 * alpha), 2, 2),
            make_layer(int(24 * alpha), int(40 * alpha), 3, 2),
            make_layer(int(40 * alpha), int(80 * alpha), 4, 2),
            make_layer(int(80 * alpha), int(96 * alpha), 2, 1),
            make_layer(int(96 * alpha), int(192 * alpha), 4, 2),
            make_layer(int(192 * alpha), int(320 * alpha), 1, 1),
            nn.Conv2d(int(320 * alpha), 1280, 1, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(1280),
            nn.ReLU6(inplace=True),
        )

        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Flatten(),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(1280, self.num_classes),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        x = self.classifier(x)
        return x

3. 数据集准备

我们将在CIFAR-10数据集上训练和测试我们的MnasNet模型。CIFAR-10数据集包含10个类别的60000张32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。其中50000张用于训练，10000张用于测试。

准备数据集的代码如下：

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
])

trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=100, shuffle=True, num_workers=2)

testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)

4. 模型训练

接下来，我们将使用训练集对MnasNet模型进行训练，并在每个epoch后输出训练损失值和准确率。训练代码如下：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
num_classes = 10
mnasnet = MnasNet(num_classes=num_classes, alpha=0.5)
mnasnet = mnasnet.to(device)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(mnasnet.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)

# 学习率调整策略
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
    lr = 0.1
    if epoch >= 80:
        lr = 0.01
    if epoch >= 120:
        lr = 0.001
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

num_epochs = 150
for epoch in range(num_epochs):
    adjust_learning_rate(optimizer, epoch)
    mnasnet.train()
    train_loss = 0
    correct = 0
    total = 0

    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(trainloader):
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = mnasnet(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()

    print(f'Epoch: {epoch+1}, Loss: {train_loss/(batch_idx+1)}, Acc: {100.*correct/total}')

5. 模型测试

训练完成后，我们使用测试集对模型进行测试，输出测试损失值和准确率。测试代码如下：

mnasnet.eval()
test_loss = 0
correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():
    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(testloader):
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        outputs = mnasnet(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)

        test_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += targets.size(0)
        correct += predicted.eq(targets).sum().item()

print(f'Test Loss: {test_loss/(batch_idx+1)}, Acc: {100.*correct/total}')