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。
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 ∈ R H × W × C x\in \mathbb{R}^{H\times W\times C} x∈RH×W×C，其中 H H H、 W W W、 C C 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 ; θ ) f(x;\theta) f(x;θ)，其中 θ \theta θ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 A A，则模型的输出可以表示为：
f ( x ; θ A ) = f A ( x ; θ A ) f(x;\theta_A)=f_A(x;\theta_A) f(x;θA)=fA(x;θA)
其中 f A ( x ; θ A ) f_A(x;\theta_A) fA(x;θA)表示使用神经网络架构 A A A搭建的模型， θ A \theta_A θA表示模型 A A A的参数。模型 A A 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：
θ A = { w , α } \theta_A=\{w,\alpha\} θA={w,α}
其中 w w w表示共享参数， α \alpha α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}')
6. 结论
本文主要介绍了MnasNet模型的搭建与训练，测试，MnasNet特点在于使用了自动化神经架构搜索技术，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。
MnasNet模型的搭建与训练的总结：
数据集准备：首先需要准备适当的数据集，包括训练集、验证集和测试集。可以使用公共数据集，如ImageNet，也可以使用自己收集的数据集。
模型架构搜索：MnasNet采用神经架构搜索技术，可以自动搜索最佳的神经网络架构。这个过程需要使用大量的计算资源和时间，可以在GPU或者云端进行。
模型搭建：在得到最佳的神经网络架构之后，需要将其搭建成一个可以训练的模型。这个过程可以使用深度学习框架来实现，如TensorFlow、PyTorch等。
模型训练：训练模型需要选择合适的优化算法和损失函数，同时设置合适的超参数，如学习率、批量大小等。训练过程中，可以使用一些技巧来提高模型的性能，如数据增强、学习率调整等。
模型评估：在训练完成后，需要使用验证集或测试集来评估模型的性能。可以使用一些指标来评估模型的准确率、召回率、F1值等。
