【PyTorch 实战1：ResNet 分类模型】10min揭秘 ResNet如何轻松训练超深层网络以及pytorch代码实现

ResNet 简介和原理

1. 什么是 ResNet？

ResNet的目标是解决训练深层神经网络时出现的梯度消失问题。在深层网络中，梯度消失会导致难以训练。ResNet通过引入跳跃连接或快捷连接来有效地解决这个问题。由何凯明等人于2015年提出。这篇论文的正式标题是 《Deep Residual Learning for Image Recognition》

• 问题背景：深度神经网络的训练变得越来越困难，尤其是当网络层数增加时。
• 解决方案：ResNet引入了跳跃连接，允许网络层之间的直接连接，从而有效地解决了梯度消失问题。
• 核心思想：学习残差（即输入与输出之间的差异），使网络更易于训练。
• 层的重新定义：将网络层显式地重新定义为学习残差函数，而不是学习无参考的函数。
• 优点：ResNet网络更易于优化，可以通过增加深度获得更高的准确性。

2. 梯度消失问题

考虑一个网络层H(x)由两个子层组成：layer1和layer2。如果H(x)相对于x的偏导数的幅度远小于1，由于激活函数（如Sigmoid）的存在，从H(x)的梯度传播到x的梯度会非常小，这就是梯度消失问题。

3. ResNet 架构

ResNet有多个变体，包括ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101和ResNet152。每个变体都有不同的残差块结构和不同数量的残差块。

ResNet引入了跳跃连接，如下图所示：

通过从x到H(x)添加跳跃连接，网络学习残差F(x) = H(x) - x，这样更容易。有了这个跳跃连接，x的梯度可以轻松地从H(x)的梯度传播过来，有效地解决了梯度消失问题。

公式说明

ResNet的核心思想是学习残差，即F(x) = H(x) - x。这可以用公式表示为：

[ H(x) = F(x) + x ]

实验结果

• 在ImageNet数据集上，ResNet网络的深度可达152层，比VGG网络深8倍，但复杂度较低。
• 在ImageNet测试集上，ResNet集成模型的错误率为3.57%，在ILSVRC 2015分类任务中获得第一名。
• 在CIFAR-10数据集上，ResNet在100和1000层上进行了分析。
• 在COCO目标检测数据集上，由于极深的表示，ResNet相对于其他方法获得了28%的改进。

ResNet 代码实现（基于pytorch，分类问题）

环境安装

以下是在全新环境中配置Conda虚拟环境的步骤，确保已经安装了Conda和Python：

1. 安装 Miniconda：

   • 首先，请确保已经安装 Miniconda。可以从Miniconda 官网下载适合您操作系统的版本。（anaconda也可）
   • 安装完成后，在命令行中输入 conda -V 来验证是否成功安装了 Miniconda。

2. 创建虚拟环境：

   • 打开命令行或终端，输入以下命令来创建一个名为 my_env 的虚拟环境（可以自行更改环境名称，如resnet）：

     conda create -n my_env python=3.8
     

   • 这将创建一个基于 Python 3.8 的虚拟环境。

3. 激活虚拟环境：

   • 输入以下命令来激活刚刚创建的虚拟环境：

     conda activate my_env
     

   • 现在您已经在 my_env 环境中了。

4. 安装所需的软件包：

   • 在激活的虚拟环境中，您可以使用以下命令安装所需的软件包，例如 PyTorch 和 TorchVision：

     conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch
     

   • 这将安装 PyTorch 和相关依赖。

5. 编写代码：

   • 下面已经提供。

到这里就完成了虚拟环境的安装，可以开始编写和运行下面的代码了！

6. 运行代码：
   • 在虚拟环境中运行您的代码：

     python resnet.py
     

代码实现

下面是基于ResNet-50的分类任务代码示例，我们将使用PyTorch和TorchVision库。
将下面代码copy到编辑器中，新建文件名字为“resnet.py”

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader

# 设置设备（GPU 或 CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载预训练的 ResNet-50 模型
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
resnet50.to(device)
resnet50.eval()

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载 CIFAR-10 数据集
dataset = CIFAR10(root="./data", train=False, transform=transform, download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False)

# 分类任务
with torch.no_grad():
    for images, labels in dataloader:
        images = images.to(device)
        outputs = resnet50(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        print(f"Predicted class: {predicted.item()}")

# resnet50=====cifar10=====分类问题======

这段代码会加载预训练的 ResNet-50 模型，并在 CIFAR-10 数据集上进行分类预测。可以根据自己的需求修改数据集和其他参数。