【youcans动手学模型】MobileNet 模型-CIFAR10图像分类

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【youcans动手学模型】MobileNet 模型-CIFAR10图像分类

• • 1. MobileNet 卷积神经网络模型
  • • 1.1 模型简介
    • 1.2 论文介绍
  • 2. 在 PyTorch 中定义 MobileNet V1 模型类
  • • 2.1 深度可分离卷积（DSC）模块
    • 2.2 MobileNet V1 模型类
    • 2.3 MobileNet V1 模型类（之二）
  • 3. 基于 MobileNet 模型的 CIFAR10 图像分类
  • • 3.1 PyTorch 建立神经网络模型的基本步骤
    • 3.2 加载 CIFAR10 数据集
    • 3.3 建立 MobileNet 网络模型
    • 3.4 MobileNet 模型训练
    • 3.5 MobileNet 模型的保存与加载
    • 3.6 模型检验
    • 3.7 模型推理
  • 4. 基于 MobileNetV1 模型对 CIFAR10 进行图像分类的完整例程

本文用 PyTorch 实现 MobileNet 网络模型，使用 CIFAR10 数据集训练模型，进行图像分类。

1. MobileNet 卷积神经网络模型

Andrew G. Howard, Menglong Zhu 等在 2017 年发表论文“MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications”，提出深度可分离卷积（depth-wise separable convolutions）模型，是轻量级深度神经网络的重要。

【论文下载地址】
MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

【GitHub地址】：https://github.com/Zehaos/MobileNet

1.1 模型简介

传统的卷积操作同时对输入特征图的空间交互性（spatial correlations）和跨通道交互性（cross-channel correlations）进行映射。

MobileNet 提出深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution，DSC）将传统的卷积运算分解为深度卷积（depthwise convolution）和逐点卷积（pointwise convolution），实现跨通道相关性和空间相关性的解耦。

• 深度卷积，每个卷积核只作用于单一通道的分组卷积，分组数等于输入通道数，实现空间相关性的映射。
• 逐点卷积，在级联通道上进行 1*1 卷积，实现跨通道相关性的映射。

1.2 论文介绍

【论文摘要】

本文针对移动端和嵌入式视觉应用程序的需求，提出了轻量级的 MobileNets 模型。MobileNets 基于流水线架构，使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来构建轻量级的深度神经网络架构。

MobileNets 模型引入了两个超参数：宽度因子 α 和分辨率因子 ρ，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡，用户可以根据需求为应用程序选择大小适当的模型。

我们做了大量权衡资源和准确性的实验。对于 ImageNet 分类问题，MobileNets 与其它常用模型相比也具有很好的性能。测试了 MobileNets 在目标检测、细粒度分类、人脸识别和地理定位等各种任务和用例中的有效性。

【论文背景】

自从 AlexNex 赢得 ILSVRC 2012 图像挑战赛以来，深度卷积神经网络在计算机视觉中大受欢迎，应用广泛。总的趋势是建立更深、更复杂的网络，以实现更高的精度。然而，精度的提高不一定使网络在模型大小和速度方面更加高效。在机器人技术、自动驾驶汽车和增强现实等实际应用中，识别任务需要在计算能力有限的平台上及时执行。

因此，人们对建立小型和高效的网络越来越感兴趣，常用方法是压缩预训练网络或直接训练小网络。MobileNet 主要由 L. Sifre 的 Rigid-motion scattering for image classification 中的深度可分离卷积构建。Factorized convolutional neural networks 也引入了类似的分解卷积以及拓扑连接的使用，随后 Xception 网络提出了扩大深度可分离网络。另一个小型网络是SqueezeNet，它使用 bottleneck 方法来设计一个非常小的网络。

【主要创新】

MobileNet 的核心是深度可分离卷积（depthwise separate convolution，DSC）。

（1）标准卷积层

传统的卷积操作对输入特征图的空间进行跨通道的映射，输入是 Iw∗ Ih∗ n i n I_w*I_h*n_{in}Iw​∗Ih​∗nin​ 的特征图，输出是 IG∗ IG∗ n o u t I_G*I_G*n_{out}IG​∗IG​∗nout​ 的特征图，参数量为 n i n∗ kw∗ kh∗ n o u t n_{in}*k_w*k_h*n_{out}nin​∗kw​∗kh​∗nout​，计算量为 n i n∗ Iw∗ Ih∗ kw∗ kh∗ n o u t n_{in}*I_w*I_h*k_w*k_h*n_{out}nin​∗Iw​∗Ih​∗kw​∗kh​∗nout​。

（2）深度可分离卷积

深度可分离卷积将传统的卷积运算分解为深度卷积和逐点卷积。

• 深度卷积（depthwise convolution），每个卷积核只作用于单一通道的分组卷积，分组数等于输入通道数，实现空间相关性的映射。
• 逐点卷积（pointwise convolution），在级联通道上进行 1*1 卷积，实现跨通道相关性的映射。
• MobileNet 对深度卷积层和逐点卷积层都使用了 BatchNorm 和 ReLU 。

深度卷积的参数量为 n i n∗ kw∗ kh n_{in}*k_w*k_hnin​∗kw​∗kh​，计算量为 Iw∗ Ih∗ n i n∗ kw∗ kh I_w*I_h*n_{in}*k_w*k_hIw​∗Ih​∗nin​∗kw​∗kh​。

逐点卷积的参数量为 n i n∗ n o u t n_{in}*n_{out}nin​∗nout​，计算量为 Iw∗ Ih∗ n i n∗ n o u t I_w*I_h*n_{in}*n_{out}Iw​∗Ih​∗nin​∗nout​。

因此，深度可分离卷积常规的卷积操作相比，参数量、计算量大大减少，如下式所示：

I w∗ I h∗ n in ∗ k w∗ k h+ I w∗ I h∗ n in ∗ n outI w∗ I h∗ n in ∗ k w∗ k h∗ n out= 1 n o u t + 1k w∗ k h \frac{I_w*I_h*n_{in}*k_w*k_h + I_w*I_h*n_{in}*n_{out}}{I_w*I_h*n_{in}*k_w*k_h*n_{out}} = \frac{1}{n_{out}} + \frac{1}{k_w*k_h} Iw​∗Ih​∗nin​∗kw​∗kh​∗nout​Iw​∗Ih​∗nin​∗kw​∗kh​+Iw​∗Ih​∗nin​∗nout​​=nout​1​+kw​∗kh​1​

以 16 个输入通道和 32 个输出通道上的 3×3卷积层为例：

• 常规的卷积操作有 16*32*3*3=4608 个参数。

• 在深度可分离卷积中，第一步空间卷积有 16*3*3= 144 个参数，第二步深度方向卷积有 16*32*1*1= 512 个参数，共 656 个参数。

【模型结构】

MobileNet 基于流线型架构，使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络
建立非常小的、低延迟的模型

MobileNet 模型基于深度可分离卷积，这是一种分解卷积形式，将标准卷积分解为深度卷积和称为点卷积的 1 × 1 卷积。

【模型配置】

MobileNet 模型的具体结构如下。

其中，dw 表示深度分离卷积，s1 表示 stride=1 大小不变，s2 表示 stride=2 高宽减半。

除了最后的全连接层 FC 不使用激活函数，其它层都使用 BN 和 ReLU 非线性函数。

表 2 指出，在 MobileNet 模型中，逐点卷积层（1*1 卷积）的参数占比接近 75%，全连接层的参数占比约 24%，其它参数占比很小，而 95% 的计算量消耗在逐点卷积。

【模型超参数】

在 MobileNet 模型中，引入了两个超参数：宽度因子 α 和分辨率因子 ρ，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡，用户可以根据需求为应用程序选择大小适当的模型。

宽度因子 α（Width multiplier）
宽度因子用于控制输入和输出的通道数，使输入通道从 M 变为 $\alpha M$，输出通道从 N 变为 $\alpha N$。

与标准卷积层相比，深度可分离卷积的计算量和参数降低了约 α2 \alpha^2α2 倍。因此，通过调节宽度因子 α，可以很方便的控制模型的大小。

取值范围 $\alpha \in (0,1]$，通常设为 1.0, 0.75, 0.5 或 0.25。

分辨率因子 ρ（ resolution multiplier）

分辨率因子用于控制输入和内部层表示，即控制输入图像的分辨率 。 输入的分辨率越低，预测的精度也越低，但下降并不大 。取值范围 $\rho \in (0,1]$，通常设置输入分辨率为 224 , 192 , 160 或 128。

通过分辨率因子，可以将深度可分离卷积的计算量降低了约 ρ2 \rho^2ρ2 倍。因此，通过调节宽度因子 ρ，也可以很方便的控制模型的大小。

宽度因子 α 和分辨率因子 ρ 对模型精度、计算量和参数量的影响如下表所示。

【模型性能】

MobileNet 模型性能如下表所示。

（1）与轻量级模型相比：小规模的 MobileNet 模型与 SqueezeNet相比性能更好，计算量只有其 4.5%，参数量相当；与 AlexNet 相比性能更好，计算量只有其 10%，参数量只有其 2%。

（2）与经典模型相比：标准规模的 MobileNet 模型与 VGG16 相比性能略低 1%，但计算量只有其 1/27，参数量只有其 1/33；与 GoogleNet(Inception V1) 相比性能略优，计算量是其 1/3，参数量是其 2/3；与 Inception V3 相比，性能略低不到 1%，但计算量只有其 1/9，参数量只有其 1/7。

2. 在 PyTorch 中定义 MobileNet V1 模型类

MobileNet 模型是一种网络框架，针对不同的任务可以进行不同的网络结构设计和超参数配置。

2.1 深度可分离卷积（DSC）模块

深度可分离卷积（DSC）是 MobileNet 网络架构的核心，由深度卷积（depthwise convolution）和逐点卷积（pointwise convolution）连接组成，实现了跨通道相关性和空间相关性的完全解耦。

深度可分离卷积模块（DSC）的例程如下。

#深度可分离卷积 DSC, 深度卷积 Depthwise + 逐点卷积 Pointwiseclass DSCconv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, stride=1):super(DSCconv, self).__init__()self.depthConv = nn.Sequential(# 深度卷积, (DW+BN+ReLU)nn.Conv2d(in_ch, in_ch, kernel_size=3, stride=stride,padding=1, groups=in_ch, bias=False),nn.BatchNorm2d(in_ch),nn.ReLU6(inplace=True))self.pointConv = nn.Sequential(# 逐点卷积, (PW+BN+ReLU)nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=1, stride=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_ch),nn.ReLU6(inplace=True))def forward(self, x):x = self.depthConv(x)x = self.pointConv(x)return x

对应的标准卷积模块例程如下：

#标准卷积层, 3*3 Conv + BN + ReLUclass convBN(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, stride=1):super(convBN, self).__init__()# 3*3 Conv + BN + ReLUself.convLayer = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(in_ch),nn.ReLU6(inplace=True))def forward(self, x):x = self.convLayer(x)return x

2.2 MobileNet V1 模型类

MobileNet 模型类定义如下，该模型与 MobileNet 论文原文的结构基本一致。

需要注意的是，该模型类是针对 ImageNet 数据集，输入图片大小为 224*224。

对于不同的数据集，可能需要进行一些适应性的调整。例如 CIFAR10 数据集图像分类问题数据集规模较小，图片尺寸为 32*32，可以对 MobileNet 模型进行适当的调整。

# 定义 MobileNetV1 模型class MobileNetV1(nn.Module):def __init__(self, input_channel=3, num_classes=100):super(MobileNetV1, self).__init__()self.num_classes = num_classesself.entry = nn.Sequential(nn.Conv2d(input_channel, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(32),nn.ReLU6(inplace=True))self.stage1 = nn.Sequential(DSCconv(32, 64, 1),DSCconv(64, 128, 2),DSCconv(128, 128, 1),DSCconv(128, 256, 2),DSCconv(256, 256, 1))self.stage2 = nn.Sequential(DSCconv(256, 512, 2),DSCconv(512, 512, 1),DSCconv(512, 512, 1),DSCconv(512, 512, 1),DSCconv(512, 512, 1),DSCconv(512, 512, 1))self.stage3 = nn.Sequential(DSCconv(512, 1024, 2),DSCconv(1024, 1024, 1))self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))# torch.Size([batch, 1024, 1, 1])self.linear = nn.Linear(in_features=1024, out_features=num_classes)self.softmax = nn.Softmax(dim=1)def forward(self, x):x = self.entry(x)x = self.stage1(x)x = self.stage2(x)x = self.stage3(x)x = self.avgpool(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.linear(x)out = self.softmax(x)return out

使用 print(model) 可以输出 MobileNet V1模型的结构如下：

MobileNetV1((entry): Sequential((0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(stage1): Sequential((0): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=32, bias=False)(1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(32, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(1): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=64, bias=False)(1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(2): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=128, bias=False)(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(128, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(3): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=128, bias=False)(1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(4): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=256, bias=False)(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))))(stage2): Sequential((0): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=256, bias=False)(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(1): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512, bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(2): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512, bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(3): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512, bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(4): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512, bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(5): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=512, bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))))(stage3): Sequential((0): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=512, bias=False)(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(512, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True)))(1): DSCconv((depthConv): Sequential((0): Conv2d(1024, 1024, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=1024, bias=False)(1): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))(pointConv): Sequential((0): Conv2d(1024, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)(1): BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(2): ReLU6(inplace=True))))(avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))(linear): Linear(in_features=1024, out_features=100, bias=True)(softmax): Softmax(dim=1))

2.3 MobileNet V1 模型类（之二）

注意到 MobileNet V1 模型类中反复调用深度可分离卷积 DSCconv 类，因此可以用一个参数列表来表示，以简化程序，便于调整。

改进的 MobileNet 模型类定义如下。如果进一步把 cfg 作为参数传递，可以更加灵活地调整模型架构。

#深度可分离卷积 DSC, 深度卷积 Depthwise + 逐点卷积 Pointwiseclass DSCconv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, stride=1):super(DSCconv, self).__init__()self.depthConv = nn.Sequential(# 深度卷积, (DW+BN+ReLU)nn.Conv2d(in_ch, in_ch, kernel_size=3, stride=stride,padding=1, groups=in_ch, bias=False),nn.BatchNorm2d(in_ch),nn.ReLU6(inplace=True))self.pointConv = nn.Sequential(# 逐点卷积, (PW+BN+ReLU)nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=1, stride=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_ch),nn.ReLU6(inplace=True))def forward(self, x):x = self.depthConv(x)x = self.pointConv(x)return xclass MobileNetV1_cfg(nn.Module):cfg = [(64, 1),# (in=32, out=64, s=1) (128, 2),# (in=64, out=128, s=2) (128, 1),# (in=128, out=128, s=1) (256, 2),# (in=128, out=256, s=2) (256, 1),# (in=256, out=256, s=1) (512, 2),# (in=256, out=512, s=2) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (1024, 2),# (in=512, out=1024, s=2) (1024, 1)]# (in=1024, out=1024, s=1)def __init__(self, num_classes=100):super(MobileNetV1, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)self.layers = self._make_layers(in_ch=32)self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))# torch.Size([batch, 1024, 1, 1])self.linear = nn.Linear(1024, num_classes)def _make_layers(self, in_ch):layers = []for x in self.cfg:out_ch = x if isinstance(x, int) else x[0]stride = 1 if isinstance(x, int) else x[1]layers.append(DSCconv(in_ch, out_ch, stride))in_ch = out_chreturn nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))x = self.layers(x)x = self.avgpool(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.linear(x)return x

3. 基于 MobileNet 模型的 CIFAR10 图像分类

3.1 PyTorch 建立神经网络模型的基本步骤

使用 PyTorch 建立、训练和使用神经网络模型的基本步骤如下。

1. 准备数据集（Prepare dataset）：加载数据集，对数据进行预处理。
2. 建立模型（Design the model）：实例化模型类，定义损失函数和优化器，确定模型结构和训练方法。
3. 模型训练（Model trainning）：使用训练数据集对模型进行训练，确定模型参数。
4. 模型推理（Model inferring）：使用训练好的模型进行推理，对输入数据预测输出结果。
5. 模型保存与加载（Model saving/loading）：保存训练好的模型，以便以后使用或部署。

以下按此步骤讲解 MobileNet 模型的例程。

3.2 加载 CIFAR10 数据集

通用数据集的样本结构均衡、信息高效，而且组织规范、易于处理。使用通用的数据集训练神经网络，不仅可以提高工作效率，而且便于评估模型性能。

PyTorch 提供了一些常用的图像数据集，预加载在 torchvision.datasets 类中。torchvision 模块实现神经网络所需的核心类和方法， torchvision.datasets 包含流行的数据集、模型架构和常用的图像转换方法。

CIFAR 数据集是一个经典的图像分类小型数据集，有 CIFAR10 和 CIFAR100 两个版本。CIFAR10 有 10 个类别，CIFAR100 有 100 个类别。CIFAR10 每张图像大小为 32*32，包括飞机、小汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车 10 个类别。CIFAR10 共有 60000 张图像，其中训练集 50000张，测试集 10000张。每个类别有 6000张图片，数据集平衡。

加载和使用 CIFAR 数据集的方法为：

torchvision.datasets.CIFAR10()
torchvision.datasets.CIFAR100()

CIFAR 数据集可以从官网下载：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 后使用，也可以使用 datasets 类自动加载（如果本地路径没有该文件则自动下载）。

下载数据集时，使用预定义的 transform 方法进行数据预处理，包括调整图像尺寸、标准化处理，将数据格式转换为张量。标准化处理所使用 CIFAR10 数据集的均值和方差为 (0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616)。transform_train在训练过程中，增加随机性，提高泛化能力。

大型训练数据集不能一次性加载全部样本来训练，可以使用 Dataloader 类自动加载数据。Dataloader 是一个迭代器，基本功能是传入一个 Dataset 对象，根据参数 batch_size 生成一个 batch 的数据。

使用 DataLoader 类加载 CIFAR-10 数据集的例程如下。

# (1) 将[0,1]的PILImage 转换为[-1,1]的Tensortransform_train = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),# 随机水平翻转transforms.RandomRotation(10),# 随机旋转transforms.RandomAffine(0, shear=10, scale=(0.8, 1.2)),transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),transforms.Resize(32),# 图像大小调整为 (w,h)=(32，32)transforms.ToTensor(),# 将图像转换为张量 Tensortransforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616))])# 测试集不需要进行数据增强transform = transforms.Compose([transforms.Resize(32),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616))])# (2) 加载 CIFAR10 数据集batchsize = 128# 加载 CIFAR10 数据集, 如果 root 路径加载失败, 则自动在线下载# 加载 CIFAR10 训练数据集, 50000张训练图片train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset', train=True,download=True, transform=transform_train)# train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=batchsize)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=batchsize,shuffle=True, num_workers=8)# 加载 CIFAR10 验证数据集, 10000张验证图片test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset', train=False, download=True, transform=transform)test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=1000,shuffle=True, num_workers=8)# 创建生成器，用 next 获取一个批次的数据valid_data_iter = iter(test_loader)# _SingleProcessDataLoaderIter 对象valid_images, valid_labels = next(valid_data_iter)# images: [batch,3,32,32], labels: [batch]valid_size = valid_labels.size(0)# 验证数据集大小，batchprint(valid_images.shape, valid_labels.shape)# 定义类别名称，CIFAR10 数据集的 10个类别classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

3.3 建立 MobileNet 网络模型

建立一个 MobileNet 网络模型进行训练，包括三个步骤：

• 实例化 MobileNet 模型对象；
• 设置训练的损失函数；
• 设置训练的优化器。

torch.nn.functional 模块提供了各种内置损失函数，本例使用交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss。

torch.optim 模块提供了各种优化方法，本例使用 Adam 优化器。注意要将 model 的参数 model.parameters() 传给优化器对象，以便优化器扫描需要优化的参数。

# (3) 构造 MobileNetV1 网络模型model = MobileNetV1(num_classes=10)# 实例化 MobileNetV1 网络模型model.to(device)# 将网络分配到指定的device中# print(model)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 定义损失函数 CrossEntropyoptimizer = torch.optim.Adam(lr=0.001, params=model.parameters())# 定义优化器 Adam

3.4 MobileNet 模型训练

PyTorch 模型训练的基本步骤是：

1. 前馈计算模型的输出值；
2. 计算损失函数值；
3. 计算权重 weight 和偏差 bias 的梯度；
4. 根据梯度值调整模型参数；
5. 将梯度重置为 0（用于下一循环）。

在模型训练过程中，可以使用验证集数据评价训练过程中的模型精度，以便控制训练过程。模型验证就是用验证数据进行模型推理，前向计算得到模型输出，但不反向计算模型误差，因此需要设置 torch.no_grad()。

使用 PyTorch 进行模型训练的例程如下。

 # (4) 训练 MobileNetV1 模型epoch_list = []# 记录训练轮次loss_list = []# 记录训练集的损失值accu_list = []# 记录验证集的准确率num_epochs = 100# 训练轮次for epoch in range(num_epochs):# 训练轮次 epochrunning_loss = 0.0# 每个轮次的累加损失值清零for step, data in enumerate(train_loader, start=0):# 迭代器加载数据optimizer.zero_grad()# 损失梯度清零inputs, labels = data# inputs: [batch,3,32,32] labels: [batch]outputs = model(inputs.to(device))# 正向传播loss = criterion(outputs, labels.to(device))# 计算损失函数loss.backward()# 反向传播optimizer.step()# 参数更新# 累加训练损失值running_loss += loss.item()# if step%100==99:# 每 100 个 step 打印一次训练信息# print("\t epoch {}, step {}: loss = {:.4f}".format(epoch, step, loss.item()))# 计算每个轮次的验证集准确率with torch.no_grad():# 验证过程, 不计算损失函数梯度outputs_valid = model(valid_images.to(device))# 模型对验证集进行推理, [batch, 10]pred_labels = torch.max(outputs_valid, dim=1)[1]# 预测类别, [batch]accuracy = torch.eq(pred_labels, valid_labels.to(device)).sum().item() / valid_size * 100# 计算准确率print("Epoch {}: train loss={:.4f}, accuracy={:.2f}%".format(epoch, running_loss, accuracy))# 记录训练过程的统计数据epoch_list.append(epoch)# 记录迭代次数loss_list.append(running_loss)# 记录训练集的损失函数accu_list.append(accuracy)# 记录验证集的准确率

程序运行结果如下：

Epoch 0: train loss=711.8080, accuracy=43.00%
Epoch 1: train loss=575.9495, accuracy=54.40%
Epoch 2: train loss=508.9343, accuracy=60.90%
Epoch 3: train loss=455.0433, accuracy=62.90%
…
Epoch 98: train loss=38.9741, accuracy=84.60%
Epoch 99: train loss=38.7399, accuracy=84.70%

经过 20 轮左右的训练，使用验证集中的 1000 张图片进行验证，模型准确率达到 80% 以上。继续训练可以进一步降低训练损失函数值，验证集的准确率保持在 85%左右。

3.5 MobileNet 模型的保存与加载

模型训练好以后，将模型保存起来，以便下次使用。PyTorch 中模型保存主要有两种方式，一是保存模型权值，二是保存整个模型。本例使用 model.state_dict() 方法以字典形式返回模型权值，torch.save() 方法将权值字典序列化到磁盘，将模型保存为 .pth 文件。

# (5) 保存 MobileNetV1 网络模型save_path = "../models/MobileNetV1_Cifar1"model_cpu = model.cpu()# 将模型移动到 CPUmodel_path = save_path + ".pth"# 模型文件路径torch.save(model.state_dict(), model_path)# 保存模型权值

使用训练好的模型，首先要实例化模型类，然后调用 load_state_dict() 方法加载模型的权值参数。

# 以下模型加载和模型推理，可以是另一个独立的程序# (6) 加载 MobileNetV1 网络模型进行推理device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 检测并指定设备model = MobileNetV1(num_classes=10)# 实例化 MobileNetV1 网络模型model.to(device)# 将网络分配到指定的 device 中model_path = "../models/MobileNetV1_Cifar1.pth"model.load_state_dict(torch.load(model_path))model.eval()# 模型推理模式

需要特别注意的是：

（1）PyTorch 中的 .pth 文件只保存了模型的权值参数，而没有模型的结构信息，因此必须先实例化模型对象，再加载模型参数。

（2）模型对象必须与模型参数严格对应，才能正常使用。注意即使都是 MobileNet 模型，模型类的具体定义也可能有细微的区别。如果从一个来源获取模型类的定义，从另一个来源获取模型参数文件，就很容易造成模型结构与参数不能匹配。

（3）无论从 PyTorch 模型仓库加载的模型和参数，或从其它来源获取的预训练模型，或自己训练得到的模型，模型加载的方法都是相同的，也都要注意模型结构与参数的匹配问题。

3.6 模型检验

使用加载的 MobileNet 模型，输入新的图片进行模型推理，可以由模型输出结果确定输入图片所属的类别。

使用测试集数据进行模型推理，根据模型预测结果与图片标签进行比较，可以检验模型的准确率。模型验证集与模型检验集不能交叉使用，但为了简化例程在本程序中未做区分。

# (7) 模型检测correct = 0total = 0for data in test_loader:# 迭代器加载测试数据集imgs, labels = data# torch.Size([batch,3,32,32) torch.Size([batch])# print(imgs.shape, labels.shape)outputs = model(imgs.to(device))# 正向传播, 模型推理, [batch, 10]labels_pred = torch.max(outputs, dim=1)[1]# 模型预测的类别 [batch]# _, labels_pred = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += torch.eq(labels_pred, labels.to(device)).sum().item()accuracy = 100. * correct / totalprint("Test samples: {}".format(total))print("Test accuracy={:.2f}%".format(accuracy))

使用测试集进行模型推理，测试模型准确率为 85.46%。

Test samples: 10000
Test accuracy=85.46%

3.7 模型推理

使用加载的 MobileNet 模型，输入新的图片进行模型推理，可以由模型输出结果确定输入图片所属的类别。

从测试集中提取几张图片，或者读取图像文件，进行模型推理，获得图片的分类类别。在提取图片或读取文件时，要注意对图片格式和图片大小进行适当的转换。

# (8) 提取测试集图片进行模型推理batch = 8# 批次大小data_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset', train=False, download=False, transform=None)plt.figure(figsize=(9, 6))for i in range(batch):imgPIL = data_set[i][0]# 提取 PIL 图片label = data_set[i][1]# 提取 图片标签# 预处理/模型推理/后处理imgTrans = transform(imgPIL)# 预处理变换, torch.Size([3,32,32])imgBatch = torch.unsqueeze(imgTrans, 0)# 转为批处理，torch.Size([batch=1,3,32,32])outputs = model(imgBatch.to(device))# 模型推理, 返回 [batch=1, 10]indexes = torch.max(outputs, dim=1)[1]# 注意 [batch=1], device = 'deviceindex = indexes[0].item()# 预测类别，整数# 绘制第 i 张图片imgNP = np.array(imgPIL)# PIL -> Numpyout_text = "label:{}/model:{}".format(classes[label], classes[index])plt.subplot(2, 4, i+1)plt.imshow(imgNP)plt.title(out_text)plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()

结果如下。

# (9) 读取图像文件进行模型推理from PIL import ImagefilePath = "../images/img_car_01.jpg"# 数据文件的地址和文件名imgPIL = Image.open(filePath)# PIL 读取图像文件, # 预处理/模型推理/后处理imgTrans = transform(imgPIL)# 预处理变换, torch.Size([3, 32, 32])imgBatch = torch.unsqueeze(imgTrans, 0)# 转为批处理，torch.Size([batch=1, 3, 32, 32])outputs = model(imgBatch.to(device))# 模型推理, 返回 [batch=1, 10]indexes = torch.max(outputs, dim=1)[1]# 注意 [batch=1], device = 'devicepercentages = nn.functional.softmax(outputs, dim=1)[0] * 100index = indexes[0].item()# 预测类别，整数percent = percentages[index].item()# 预测类别的概率，浮点数# 绘制第 i 张图片imgNP = np.array(imgPIL)# PIL -> Numpyout_text = "Prediction:{}, {}, {:.2f}%".format(index, classes[index], percent)print(out_text)plt.imshow(imgNP)plt.title(out_text)plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()

结果如下。

4. 基于 MobileNetV1 模型对 CIFAR10 进行图像分类的完整例程

本文的完整例程如下。

# Begin_MobileNetV1_CIFAR_2.py# MobileNet model for beginner with PyTorch# 经典模型: MobileNetV1 模型 CIFAR10 图像分类# Copyright: youcans@qq.com# Crated: Huang Shan, 2023/05/26# _*_coding:utf-8_*_import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Fimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as np#深度可分离卷积 DSC, 深度卷积 Depthwise + 逐点卷积 Pointwiseclass DSCconv(nn.Module):def __init__(self, in_ch, out_ch, stride=1):super(DSCconv, self).__init__()self.depthConv = nn.Sequential(# 深度卷积, (DW+BN+ReLU)nn.Conv2d(in_ch, in_ch, kernel_size=3, stride=stride,padding=1, groups=in_ch, bias=False),nn.BatchNorm2d(in_ch),nn.ReLU6(inplace=True))self.pointConv = nn.Sequential(# 逐点卷积, (PW+BN+ReLU)nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=1, stride=1, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_ch),nn.ReLU6(inplace=True))def forward(self, x):x = self.depthConv(x)x = self.pointConv(x)return xclass MobileNetV1(nn.Module):cfg = [(64, 1),# (in=32, out=64, s=1) (128, 2),# (in=64, out=128, s=2) (128, 1),# (in=128, out=128, s=1) (256, 2),# (in=128, out=256, s=2) (256, 1),# (in=256, out=256, s=1) (512, 2),# (in=256, out=512, s=2) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (512, 1),# (in=512, out=512, s=1) (1024, 2),# (in=512, out=1024, s=2) (1024, 1)]# (in=1024, out=1024, s=1)def __init__(self, num_classes=100):super(MobileNetV1, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)self.layers = self._make_layers(in_ch=32)self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))# torch.Size([batch, 1024, 1, 1])self.linear = nn.Linear(1024, num_classes)def _make_layers(self, in_ch):layers = []for x in self.cfg:out_ch = x if isinstance(x, int) else x[0]stride = 1 if isinstance(x, int) else x[1]layers.append(DSCconv(in_ch, out_ch, stride))in_ch = out_chreturn nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))x = self.layers(x)x = self.avgpool(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.linear(x)return x# 优化结果写入数据文件import pandas as pddef WriteDataFile(epoch_list, loss_list, accu_list, filepath):# print("def WriteDataFile()")optRecord = {"epoch": epoch_list,"train_loss": loss_list,"accuracy": accu_list}dfRecord = pd.DataFrame(optRecord)dfRecord.to_csv(filepath, index=False, encoding="utf_8_sig")print("写入数据文件: %s 完成。" % filepath)returnif __name__ == '__main__':device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")print(device)# (1) 将[0,1]的PILImage 转换为[-1,1]的Tensortransform_train = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),# 随机水平翻转transforms.RandomRotation(10),# 随机旋转transforms.RandomAffine(0, shear=10, scale=(0.8, 1.2)),transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),transforms.Resize(32),# 图像大小调整为 (w,h)=(32，32)transforms.ToTensor(),# 将图像转换为张量 Tensortransforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616))])# 测试集不需要进行数据增强transform = transforms.Compose([transforms.Resize(32),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616))])# (2) 加载 CIFAR10 数据集batchsize = 128# 加载 CIFAR10 数据集, 如果 root 路径加载失败, 则自动在线下载# 加载 CIFAR10 训练数据集, 50000张训练图片train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset', train=True,download=True, transform=transform_train)# train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=batchsize)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=batchsize,shuffle=True, num_workers=8)# 加载 CIFAR10 验证数据集, 10000张验证图片test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset', train=False, download=True, transform=transform)test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=1000,shuffle=True, num_workers=8)# 创建生成器，用 next 获取一个批次的数据valid_data_iter = iter(test_loader)# _SingleProcessDataLoaderIter 对象valid_images, valid_labels = next(valid_data_iter)# images: [batch,3,32,32], labels: [batch]valid_size = valid_labels.size(0)# 验证数据集大小，batchprint(valid_images.shape, valid_labels.shape)# 定义类别名称，CIFAR10 数据集的 10个类别classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')# (3) 构造 MobileNetV1 网络模型model = MobileNetV1(num_classes=10)# 实例化 MobileNetV1 网络模型model.to(device)# 将网络分配到指定的device中# print(model)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 定义损失函数 CrossEntropyoptimizer = torch.optim.Adam(lr=0.001, params=model.parameters())# 定义优化器 Adam# (4) 训练 MobileNetV1 模型epoch_list = []# 记录训练轮次loss_list = []# 记录训练集的损失值accu_list = []# 记录验证集的准确率num_epochs = 100# 训练轮次for epoch in range(num_epochs):# 训练轮次 epochrunning_loss = 0.0# 每个轮次的累加损失值清零for step, data in enumerate(train_loader, start=0):# 迭代器加载数据optimizer.zero_grad()# 损失梯度清零inputs, labels = data# inputs: [batch,3,32,32] labels: [batch]outputs = model(inputs.to(device))# 正向传播loss = criterion(outputs, labels.to(device))# 计算损失函数loss.backward()# 反向传播optimizer.step()# 参数更新# 累加训练损失值running_loss += loss.item()# if step%100==99:# 每 100 个 step 打印一次训练信息# print("\t epoch {}, step {}: loss = {:.4f}".format(epoch, step, loss.item()))# 计算每个轮次的验证集准确率with torch.no_grad():# 验证过程, 不计算损失函数梯度outputs_valid = model(valid_images.to(device))# 模型对验证集进行推理, [batch, 10]pred_labels = torch.max(outputs_valid, dim=1)[1]# 预测类别, [batch]accuracy = torch.eq(pred_labels, valid_labels.to(device)).sum().item() / valid_size * 100# 计算准确率print("Epoch {}: train loss={:.4f}, accuracy={:.2f}%".format(epoch, running_loss, accuracy))# 记录训练过程的统计数据epoch_list.append(epoch)# 记录迭代次数loss_list.append(running_loss)# 记录训练集的损失函数accu_list.append(accuracy)# 记录验证集的准确率# (5) 保存 MobileNetV1 网络模型save_path = "../models/MobileNetV1_Cifar1"model_cpu = model.cpu()# 将模型移动到 CPUmodel_path = save_path + ".pth"# 模型文件路径torch.save(model.state_dict(), model_path)# 保存模型权值# 优化结果写入数据文件result_path = save_path + ".csv"# 优化结果文件路径WriteDataFile(epoch_list, loss_list, accu_list, result_path)# 训练结果可视化plt.figure(figsize=(11, 5))plt.suptitle("MobileNetV1 Model in CIFAR10")plt.subplot(121), plt.title("Train loss")plt.plot(epoch_list, loss_list)plt.xlabel('epoch'), plt.ylabel('loss')plt.subplot(122), plt.title("Valid accuracy")plt.plot(epoch_list, accu_list)plt.xlabel('epoch'), plt.ylabel('accuracy')plt.show()

参考文献：

1. Andrew G. Howard, Menglong Zhu MobileNets: Effificient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications, 2017

【本节完】

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【youcans动手学模型】MobileNet 模型-CIFAR10图像分类
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