使用mindspore写出resnet101的代码,包括单独的推理程序,数据集格式采用ImageNet

时间: 2023-09-03 11:27:28 浏览: 155
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基于resnet101的cifar10数据集图像分类Pytorch实现代码+文档说明

### 回答1: 首先,您需要安装MindSpore和相关的依赖项。接下来,您可以在MindSpore中使用ResNet101架构定义模型并训练它。 以下是MindSpore中实现ResNet101的示例代码: ```python import mindspore.nn as nn import mindspore.common.dtype as mstype # ResNet101网络结构 class ResNet101(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet101, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = nn.SequentialCell([ Bottleneck(64, 64, 256, 1, False), Bottleneck(256, 64, 256, 1, False), Bottleneck(256, 64, 256, 1, False) ]) self.layer2 = nn.SequentialCell([ Bottleneck(256, 128, 512, 2, False), Bottleneck(512, 128, 512, 1, False), Bottleneck(512, 128, 512, 1, False), Bottleneck(512, 128, 512, 1, False), Bottleneck(512, 128, 512, 1, False), Bottleneck(512, 128, 512, 1, False) ]) self.layer3 = nn.SequentialCell([ Bottleneck(512, 256, 1024, 2, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False), Bottleneck(1024, 256, 1024, 1, False) ]) self.layer4 = nn.SequentialCell([ Bottleneck(1024, 512, 2048, 2, False), Bottleneck(2048, 512, 2048, 1, False), Bottleneck(2048, 512, 2048, 1, False) ]) self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, 1) self.fc = nn.Dense(2048, num_classes) def construct(self, x): ### 回答2: 要使用MindSpore编写ResNet-101的代码,可以按照以下步骤进行。 首先,导入所需要的库和模块: ```python import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P import mindspore.dataset as ds from mindspore.dataset.transforms import c_transforms as C from mindspore.dataset.vision import Inter from mindspore.nn.loss import SoftmaxCrossEntropyWithLogits from mindspore import dtype as mstype from mindspore import context from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig from mindspore.parallel._utils import _get_device_num ``` 然后,定义ResNet-101的网络结构: ```python class ResidualBlock(nn.Cell): def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1): super(ResidualBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=(3, 3), stride=stride, pad_mode='pad', padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=out_channel) self.relu1 = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=(3, 3), stride=1, pad_mode='pad', padding=0) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_features=out_channel) self.relu2 = nn.ReLU() if stride != 1 or in_channel != out_channel: self.shortcut = nn.SequentialCell([ nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=(1, 1), stride=stride, has_bias=False), nn.BatchNorm2d(num_features=out_channel) ]) else: self.shortcut = nn.SequentialCell() def construct(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu1(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) identity = self.shortcut(identity) out += identity out = self.relu2(out) return out class ResNet101(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet101, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(7, 7), stride=2, pad_mode='pad', padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_features=64) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) self.layer1 = self._make_layer(64, 256, 3, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(256, 512, 4, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(512, 1024, 23, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(1024, 2048, 3, stride=2) self.avgpool = P.ReduceMean(keep_dims=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc = nn.Dense(in_channels=2048, out_channels=num_classes) def _make_layer(self, in_channel, out_channel, blocks, stride): layers = [] layers.append(ResidualBlock(in_channel, out_channel, stride)) for _ in range(1, blocks): layers.append(ResidualBlock(out_channel, out_channel)) return nn.SequentialCell(layers) def construct(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = self.flatten(x) x = self.fc(x) return x ``` 接下来,定义推理程序: ```python def test_net(model, dataset, repeat_num=1): acc = nn.Accuracy() model.eval() for _ in range(repeat_num): for i, (inputs, labels) in enumerate(dataset.create_dict_iterator()): labels = labels.asnumpy() output = model(inputs) output = output.asnumpy() acc.update(output, labels) return acc.eval() if __name__ == "__main__": # 设置设备环境 context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend") # 加载训练数据集 data_home = "/path/to/imagenet" imagenet_dataset = ds.ImageNetDataset(data_home, usage="eval", shuffle=False) # 数据增强和预处理 imagenet_dataset = imagenet_dataset.map(input_columns="label", operations=C.TypeCast(mstype.int32)) resize_op = C.Resize((224, 224), interpolation=Inter.LINEAR) normalize_op = C.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) imagenet_dataset = imagenet_dataset.map(input_columns="image", operations=resize_op) imagenet_dataset = imagenet_dataset.map(input_columns="image", operations=normalize_op) imagenet_dataset = imagenet_dataset.batch(32, drop_remainder=True) imagenet_dataset = imagenet_dataset.repeat(1) # 加载ResNet-101模型并进行推理 net = ResNet101() # 加载预训练的权重 param_dict = load_checkpoint("/path/to/resnet101.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) # 计算准确率 acc = test_net(net, imagenet_dataset) print("Accuracy: ", acc) ``` 最后,替换`/path/to/imagenet`为ImageNet数据集的路径,`/path/to/resnet101.ckpt`为ResNet-101预训练权重的路径,并执行以上代码即可得到ResNet-101模型在ImageNet数据集上的推理结果。 ### 回答3: import mindspore.nn as nn from mindspore.ops import operations as P from mindspore import Tensor class Bottleneck(nn.Cell): def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=False): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=1, has_bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=stride, pad_mode='same', has_bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv3 = nn.Conv2d(out_channel, out_channel * 4, kernel_size=1, has_bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel * 4) self.relu = nn.ReLU() self.downsample = downsample self.downsample_layer = nn.SequentialCell() if downsample: self.downsample_layer = nn.SequentialCell( [nn.Conv2d(in_channel, out_channel * 4, kernel_size=1, stride=stride, has_bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channel * 4)] ) self.add = P.TensorAdd() self.mul = P.Mul() def construct(self, x): identity = x out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) if self.downsample: identity = self.downsample_layer(x) out = self.add(out, identity) out = self.relu(out) return out class ResNet101(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet101, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, pad_mode='pad', has_bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU() self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, pad_mode='same') # Define the four stages of ResNet self.stage1 = self._make_layer(64, 3, stride=1) self.stage2 = self._make_layer(128, 4, stride=2) self.stage3 = self._make_layer(256, 23, stride=2) self.stage4 = self._make_layer(512, 3, stride=2) self.mean = P.ReduceMean(keep_dims=True) self.flatten = nn.Flatten() self.dense = nn.Dense(2048, num_classes) def _make_layer(self, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] stride_arr = [stride] + [1] * (num_blocks - 1) for stride in stride_arr: layers.append(Bottleneck(out_channels//4, out_channels, stride, downsample=True)) return nn.SequentialCell(layers) def construct(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.stage1(out) out = self.stage2(out) out = self.stage3(out) out = self.stage4(out) out = self.mean(out, (2, 3)) out = self.flatten(out) out = self.dense(out) return out # Inference Code import mindspore.dataset as ds from mindspore.dataset.vision import image_transform import numpy as np def resnet101_inference(): # Load ImageNet dataset test_data_dir = '/path/to/ImageNet_dataset' batch_size = 1 num_classes = 1000 eval_dataset = ds.ImageFolderDataset(test_data_dir, num_parallel_workers=8, shuffle=False) eval_dataset = eval_dataset.map(operations=image_transforms.transforms.ToTensor()) eval_dataset = eval_dataset.batch(batch_size, drop_remainder=True) eval_dataset = eval_dataset.repeat(1) # Load pre-trained ResNet101 model model_path = '/path/to/resnet101.ckpt' net = ResNet101(num_classes) param_dict = mindspore.load_checkpoint(model_path) mindspore.load_param_into_net(net, param_dict) # Run inference for data in eval_dataset.create_dict_iterator(): image = data['image'] label = data['label'] output = net(image) output = np.argmax(output.asnumpy(), axis=1) print(f"Image: {image}, Predicted Label: {output}, True Label: {label}") resnet101_inference()
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