TensorFlow2.0 实战强化专栏（二）：CIFAR-10项目

磐创AI

发布于 2020-03-04 08:09:25

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作者 | 小猴锅

出品 | 磐创AI团队

CIFAR-10项目

Alex Krizhevsky，Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集了8000万个小尺寸图像数据集，CIFAR-10和CIFAR-100分别是这个数据集的一个子集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。CIFAR-10数据集由10个类别共60000张彩色图片组成，其中每张图片的大小为32X32，每个类别分别6000张。

图1 cifar-10数据集中部分样本可视化

我们首先下载CIFAR-10数据集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz），解压之后如图2所示。其中“data_batch_1”至“data_batch_5”是训练文件，每个文件分别有10000个训练样本，共计50000个训练样本，“test_batch”是测试文件，包含了10000个测试样本。

图2 CIFAR-10数据集文件

数据预处理

我们先导入需要用到的包：

1  import tensorflow as tf
2  import numpy as np
3  import pickle
4  import os

由于这些数据文件是使用“cPickle”进行存储的，因此我们需要定义一个函数来加载这些数据文件：

5  def get_pickled_data(data_path):
6      data_x = []
7      data_y = []
8      with open(data_path, mode='rb') as file:
9          data = pickle.load(file, encoding='bytes')
10          x = data[b'data']
11          y = data[b'labels']
12          # 将3*32*32的数组变换为32*32*3
13          x = x.reshape(10000, 3, 32, 32)\
14              .transpose(0, 2, 3, 1).astype('float')
15          y = np.array(y)
16          data_x.extend(x)
17          data_y.extend(y)
18      return data_x, data_y

接下来我们定义一个“prepare_data”函数用来获取训练和测试数据：

19  def prepare_data(path):
20      x_train = []
21      y_train = []
22      x_test = []
23      y_test = []
24      for i in range(5):
25          # train_data_path为训练数据的路径
26          train_data_path = os.path.join(path, ('data_batch_'+str(i + 1)))
27          data_x, data_y = get_pickled_data(train_data_path)
28          x_train += data_x
29          y_train += data_y
30      # 将50000个list型的数据样本转换为ndarray型
31      x_train = np.array(x_train)
32  
33      # test_data_path为测试文件的路径
34      test_data_path = os.path.join(path, 'test_batch')
35      x_test, y_test = get_pickled_data(test_data_path)
36      x_test = np.array(x_test)
37  
38      return x_train, y_train, x_test, y_test

模型搭建

在这个项目里我们将使用RasNet模型，RasNet我们简单的介绍过，它是一个残差网络，一定程度上解决了网络过深后出现的退化问题（论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385）。ResNet的基本结构是如图3所示的“残差块（residual block）”，右侧是针对50层以上网络的优化结构。

图3 残差块（residual block）

图4所示是一个34层的ResNet的网络结构，ResNet的提出者以VGG-19模型（图4左）为参考，设计了一个34层的网络（图4中），并进一步构造了34层的ResNet（图4右），34层是按有参数更新的层来计算的，图4所示的34层ResNet中有参数更新的层包括第1层卷积层，中间残差部分的32个卷积层，以及最后的一个全连接层。

如图4所示，ResNet中主要使用的是3X3的卷积核，并遵守着两个简单的设计原则：（1）对于每一层卷积层，如果输出的特征图尺寸相同，那么这些层就使用相同数量的滤波器；（2）如果输出的特征图尺寸减半了，那么卷积核的数量加增加一倍，以便保持每一层的时间复杂度。

ResNet的第一层是66个7X7的卷积核，滑动步长为2；接着是一个步长为2的池化层；再接着是16个残差块，共32个卷积层，根据卷积层中卷积核数量的不同可以分为4个部分，每个部分的衔接处特征图的尺寸都缩小了一半，因此卷积核的数量也相应地增加了一倍；残差部分之后是一个池化层，采用平均池化；最后是一个全连接层，并用softmax作为激活函数，得到分类结果。

图4 ResNet34的网络结构

接下来我们先定义残差块：

1  class residual_lock(tf.keras.layers.Layer):
2      def __init__(self, filters, strides=1):
3          super(residual_lock, self).__init__()
4          self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters,
5                                              kernel_size=(3, 3),
6                                              strides=strides,
7                                              padding="same")
8          # 规范化层：加速收敛，控制过拟合
9          self.bn1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()
10          self.conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters,
11                                              kernel_size=(3, 3),
12                                              strides=1,
13                                              padding="same")
14          # 规范化层：加速收敛，控制过拟合
15          self.bn2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()
16          # 残差块的第一个卷积层中，卷积核的滑动步长为2时，输出特征图大小减半，
17          # 需要对残差块的输入使用步长为2的卷积来进行下采样，从而匹配维度
18          if strides != 1:
19              self.downsample = tf.keras.Sequential()
20  self.downsample.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1, 1), strides=strides))
21  self.downsample.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
22          else:
23              self.downsample = lambda x: x
24  
25      def call(self, inputs, training=None):
26          # 匹配维度
27          identity = self.downsample(inputs)
28  
29          conv1 = self.conv1(inputs)
30          bn1 = self.bn1(conv1)
31          relu = tf.nn.relu(bn1)
32          conv2 = self.conv2(relu)
33          bn2 = self.bn2(conv2)
34  
35          output = tf.nn.relu(tf.keras.layers.add([identity, bn2]))
36  
37          return output

接着我们定义一个函数用来组合残差块：

38  def build_blocks(filters, blocks, strides=1):
39      """组合相同特征图大小的残差块"""
40      res_block = tf.keras.Sequential()
41      # 添加第一个残差块，每部分的第一个残差块的第一个卷积层，其滑动步长为2
42      res_block.add(residual_lock(filters, strides=strides))
43  
44      # 添加后续残差块
45      for _ in range(1, blocks):
46          res_block.add(residual_lock(filters, strides=1))
47  
48      return res_block

定义好残差块和组合组合残差块的函数后，我们就可以实现具体的ResNet模型了：

49  class ResNet(tf.keras.Model):
50      """ResNet模型"""
51      def __init__(self, num_classes=10):
52          super(ResNet, self).__init__()
53  
54          self.preprocess = tf.keras.Sequential([
55              tf.keras.layers.Conv2D(filters=64,
56                                     kernel_size=(7, 7),
57                                     strides=2,
58                                     padding='same'),
59              # 规范化层：加速收敛，控制过拟合
60              tf.keras.layers.BatchNormalization(),
61  tf.keras.layers.Activation(tf.keras.activations.relu),
62              # 最大池化：池化操作后，特征图大小减半
63              tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(3, 3),strides=2)
64          ])
65  
66          # 组合四个部分的残差块
67          self.blocks_1 = build_blocks(filters=64, blocks=3)
68  self.blocks_2 = build_blocks(filters=128, blocks=4,strides=2)
69          self.blocks_3 = build_blocks(filters=256, blocks=6, strides=2)
70          self.blocks_4 = build_blocks(filters=512, blocks=3, strides=2)
71  
72          # 平均池化
73          self.avg_pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
74          # 最后的全连接层，使用softmax作为激活函数
75  self.fc=tf.keras.layers.Dense(units=num_classes,activation=tf.keras.activations.softmax)
76  
77      def call(self, inputs, training=None):
78          preprocess = self.preprocess(inputs)
79          blocks_1 = self.blocks_1(preprocess)
80          blocks2 = self.blocks_2(blocks_1)
81          blocks3 = self.blocks_3(blocks2)
82          blocks4 = self.blocks_4(blocks3)
83          avg_pool = self.avg_pool(blocks4)
84          out = self.fc(avg_pool)
85  
86          return out

这里ResNet模型的实现完全依照图4中34层的ResNet模型结构。

模型训练

最后我们实现模型的训练部分：

87  if __name__ == '__main__':
88      model = ResNet()
89      model.build(input_shape=(None, 32, 32, 3))
90      model.summary()
91  
92      # 数据集路径
93      path = "./cifar-10-batches-py"
94  
95      # 数据载入
96      x_train, y_train, x_test, y_test = prepare_data(path)
97      # 将类标进行one-hot编码
98      y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
99      y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
100  
101      model.compile(loss='categorical_crossentropy',
102                    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
103                    metrics=['accuracy'])
104  
105      # 动态设置学习率
106      lr_reducer = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
107          monitor='val_accuracy',
108          factor=0.2, patience=5,
109          min_lr=0.5e-6)
110      callbacks = [lr_reducer]
111  
112      # 训练模型
113      model.fit(x_train, y_train,
114                batch_size=50, epochs=20,
115                verbose=1, callbacks=callbacks,
116                validation_data=(x_test, y_test),
117                shuffle=True)

在第106行代码中我们设置了动态学习率，并通过“callbacks”传递给模型。“tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau”函数可以用来动态调整学习率，参数“monitor”是我们要监测的指标，“factor”是调整学习率时的参数（新的学习率=旧的学习率*factor），“patience”个回合后如果“monitor”指定的指标没有变化，则对学习率进行调整，“min_lr”限定了学习率的下限。

训练过程的Accuracy和Loss的变化如下：