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5708bae7e7
commit
0f8907c816
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@ -0,0 +1,219 @@
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# 目录
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<!-- TOC -->
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- [目录](#目录)
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- [AlexNet描述](#alexnet描述)
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- [模型架构](#模型架构)
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- [数据集](#数据集)
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- [环境要求](#环境要求)
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- [快速入门](#快速入门)
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- [脚本说明](#脚本说明)
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- [脚本及样例代码](#脚本及样例代码)
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- [脚本参数](#脚本参数)
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- [训练过程](#训练过程)
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- [训练](#训练)
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- [评估过程](#评估过程)
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- [评估](#评估)
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- [模型描述](#模型描述)
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- [性能](#性能)
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- [评估性能](#评估性能)
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- [随机情况说明](#随机情况说明)
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- [ModelZoo主页](#modelzoo主页)
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<!-- /TOC -->
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# AlexNet描述
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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。
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[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.
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# 模型架构
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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。
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# 数据集
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使用的数据集：[CIFAR-10](<http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>)
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- 数据集大小：175M，共10个类、60,000个32*32彩色图像
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- 训练集：146M，50,000个图像
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- 测试集：29.3M，10,000个图像
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- 数据格式：二进制文件
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- 注意：数据在dataset.py中处理。
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- 下载数据集。目录结构如下：
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```
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├─cifar-10-batches-bin
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│
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└─cifar-10-verify-bin
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```
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# 环境要求
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- 硬件（Ascend/GPU）
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- 准备Ascend或GPU处理器搭建硬件环境。
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- 框架
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- [MindSpore](https://www.mindspore.cn/install)
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- 如需查看详情，请参见如下资源：
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- [MindSpore教程](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/index.html)
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- [MindSpore Python API](https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/master/index.html)
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# 快速入门
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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：
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```python
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# 进入脚本目录，训练AlexNet
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sh run_standalone_train_ascend.sh [DATA_PATH] [CKPT_SAVE_PATH]
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||||
# 进入脚本目录，评估AlexNet
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||||
sh run_standalone_eval_ascend.sh [DATA_PATH] [CKPT_NAME]
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```
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# 脚本说明
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## 脚本及样例代码
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```
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├── cv
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├── alexnet
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├── README.md // AlexNet相关说明
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├── requirements.txt // 所需要的包
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├── scripts
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│ ├──run_standalone_train_gpu.sh // 在GPU中训练
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│ ├──run_standalone_train_ascend.sh // 在Ascend中训练
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│ ├──run_standalone_eval_gpu.sh // 在GPU中评估
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│ ├──run_standalone_eval_ascend.sh // 在Ascend中评估
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├── src
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│ ├──dataset.py // 创建数据集
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│ ├──alexnet.py // AlexNet架构
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│ ├──config.py // 参数配置
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├── train.py // 训练脚本
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├── eval.py // 评估脚本
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```
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||||
## 脚本参数
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||||
```python
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||||
train.py和config.py中主要参数如下：
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--data_path：到训练和评估数据集的绝对完整路径。
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||||
--epoch_size：总训练轮次。
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--batch_size：训练批次大小。
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--image_height：图像高度作为模型输入。
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||||
--image_width：图像宽度作为模型输入。
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||||
--device_target：实现代码的设备。可选值为"Ascend"、"GPU"。
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||||
--checkpoint_path：训练后保存的检查点文件的绝对完整路径。
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||||
--data_path：数据集所在路径
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```
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## 训练过程
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### 训练
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- Ascend处理器环境运行
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```
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python train.py --data_path cifar-10-batches-bin --ckpt_path ckpt > log 2>&1 &
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||||
# 或进入脚本目录，执行脚本
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||||
sh run_standalone_train_ascend.sh cifar-10-batches-bin ckpt
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||||
```
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||||
经过训练后，损失值如下：
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||||
```
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||||
# grep "loss is " log
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||||
epoch: 1 step: 1, loss is 2.2791853
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||||
...
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||||
epoch: 1 step: 1536, loss is 1.9366643
|
||||
epoch: 1 step: 1537, loss is 1.6983616
|
||||
epoch: 1 step: 1538, loss is 1.0221305
|
||||
...
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||||
```
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||||
模型检查点保存在当前目录下。
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||||
- GPU环境运行
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```
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||||
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
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||||
```
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||||
经过训练后，损失值如下：
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||||
```
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# grep "loss is " log
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||||
epoch: 1 step: 1, loss is 2.3125906
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||||
...
|
||||
epoch: 30 step: 1560, loss is 0.6687547
|
||||
epoch: 30 step: 1561, loss is 0.20055409
|
||||
epoch: 30 step: 1561, loss is 0.103845775
|
||||
```
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||||
## 评估过程
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### 评估
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在运行以下命令之前，请检查用于评估的检查点路径。
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- Ascend处理器环境运行
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```
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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
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||||
sh run_standalone_eval_ascend.sh cifar-10-verify-bin ckpt/checkpoint_alexnet-1_1562.ckpt
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```
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||||
可通过"eval_log”文件查看结果。测试数据集的准确率如下：
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```
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||||
# grep "Accuracy: " eval_log
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'Accuracy': 0.8832
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```
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- GPU环境运行
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```
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||||
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
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||||
```
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||||
可通过"eval_log”文件查看结果。测试数据集的准确率如下：
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```
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# grep "Accuracy: " eval_log
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||||
'Accuracy': 0.88512
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```
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# 模型描述
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## 性能
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### 评估性能
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| 参数 | Ascend | GPU |
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| -------------------------- | ------------------------------------------------------------| -------------------------------------------------|
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| 资源 | Ascend 910；CPU 2.60GHz, 192核；内存：755G | NV SMX2 V100-32G |
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| 上传日期 | 2020-09-06 | 2020-09-17 |
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| MindSpore版本 | 0.5.0-beta | 0.7.0-beta |
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| 数据集 | CIFAR-10 | CIFAR-10 |
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| 训练参数 | epoch=30, step=1562, batch_size=32, lr=0.002 | epoch=30, step=1562, batch_size=32, lr=0.002 |
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| 优化器 | 动量 | 动量 |
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| 损失函数 | Softmax交叉熵 | Softmax交叉熵 |
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| 输出 | 概率 | 概率 | 概率 |
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| 损失 | 0.0016 | 0.01 |
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| 速度 | 21毫秒/步 | 16.8毫秒/步 |
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| 总时间 | 17分钟 | 14分钟|
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| 微调检查点 | 445M （.ckpt文件） | 445M （.ckpt文件） |
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| 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 |
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# 随机情况说明
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dataset.py中设置了“create_dataset”函数内的种子。
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# ModelZoo主页
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请浏览官网[主页](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo)。
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@ -0,0 +1,188 @@
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# 目录
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<!-- TOC -->
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- [目录](#目录)
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- [LeNet描述](#lenet描述)
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- [模型架构](#模型架构)
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- [数据集](#数据集)
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- [环境要求](#环境要求)
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- [快速入门](#快速入门)
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- [脚本说明](#脚本说明)
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- [脚本及样例代码](#脚本及样例代码)
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||||
- [脚本参数](#脚本参数)
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||||
- [训练过程](#训练过程)
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- [训练](#训练)
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||||
- [评估过程](#评估过程)
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||||
- [评估](#评估)
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- [模型描述](#模型描述)
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- [性能](#性能)
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||||
- [评估性能](#评估性能)
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||||
- [随机情况说明](#随机情况说明)
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||||
- [ModelZoo主页](#modelzoo主页)
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<!-- /TOC -->
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# LeNet描述
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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。
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[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.
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# 模型架构
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LeNet非常简单，包含5层，由2个卷积层和3个全连接层组成。
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# 数据集
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使用的数据集：[MNIST](<http://yann.lecun.com/exdb/mnist/>)
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- 数据集大小：52.4M，共10个类，6万张 28*28图像
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- 训练集：6万张图像
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- 测试集：5万张图像
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- 数据格式：二进制文件
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- 注：数据在dataset.py中处理。
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- 目录结构如下：
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```
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└─Data
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├─test
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│ t10k-images.idx3-ubyte
|
||||
│ t10k-labels.idx1-ubyte
|
||||
│
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└─train
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||||
train-images.idx3-ubyte
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||||
train-labels.idx1-ubyte
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```
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# 环境要求
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- 硬件(Ascend/GPU/CPU)
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- 使用Ascend、GPU或CPU处理器来搭建硬件环境。
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- 框架
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- [MindSpore](https://www.mindspore.cn/install/en)
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- 如需查看详情，请参见如下资源：
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||||
- [MindSpore教程](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/index.html)
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||||
- [MindSpore Python API](https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/master/index.html)
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# 快速入门
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||||
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：
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||||
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||||
```python
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||||
# 进入脚本目录，训练LeNet
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||||
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]
|
||||
```
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# 脚本说明
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## 脚本及样例代码
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```
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├── cv
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├── lenet
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├── README.md // Lenet描述
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├── requirements.txt // 需要的包
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├── scripts
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||||
│ ├──run_standalone_train_cpu.sh // CPU训练
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||||
│ ├──run_standalone_train_gpu.sh // GPU训练
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||||
│ ├──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
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||||
├── src
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||||
│ ├──dataset.py // 创建数据集
|
||||
│ ├──lenet.py // Lenet架构
|
||||
│ ├──config.py // 参数配置
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||||
├── train.py // 训练脚本
|
||||
├── eval.py // 评估脚本
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||||
```
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||||
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||||
## 脚本参数
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||||
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||||
```python
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||||
train.py和config.py中主要参数如下：
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||||
--data_path: 到训练和评估数据集的绝对全路径
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||||
--epoch_size: 训练轮次数
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||||
--batch_size: 训练批次大小
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||||
--image_height: 输入到模型的图像高度
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||||
--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
|
||||
```
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||||
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||||
## 训练过程
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||||
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||||
### 训练
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||||
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||||
```
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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
|
||||
```
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||||
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||||
训练结束，损失值如下：
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||||
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||||
```
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||||
# 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
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||||
|
||||
### 评估
|
||||
|
||||
在运行以下命令之前，请检查用于评估的检查点路径。
|
||||
|
||||
```
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||||
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
|
||||
```
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||||
|
||||
# 模型描述
|
||||
|
||||
## 性能
|
||||
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||||
### 评估性能
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||||
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||||
| 参数 | LeNet |
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||||
| -------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
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||||
| 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 |
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||||
| 优化器 | Momentum |
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||||
| 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 |
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||||
|
||||
# 随机情况说明
|
||||
|
||||
在dataset.py中，我们设置了“create_dataset”函数内的种子。
|
||||
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||||
# ModelZoo主页
|
||||
请浏览官网[主页](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo)。
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