深度学习| 深度学习框架介绍与应用

阅读目录(Content)

• Caffe 
• 1. caffe安装
• 2. caffe的使用方法
• 3. Pycaffe 
• 4. Pycaffe训练
• 5. Pycaffe 用CNN抽取特征 
• TensorFlow 
• PyTorch

 

• 图像的一般问题Caffe很方便，是目前产品化最多的库；
• 多关注TensorFlow，社区发达资源多；
• 可以关注Facebook的Pytorch + caffe2，研究+产品应用组合；
• MxNet对显存利用率很高，而且Amazon也大力支持；

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Caffe 

• 来源于Berkeley的开源框架
• 高效、一般的训练无需手写大量代码
• 有python和mathlab的接口
• 对于卷积神经网络的训练和fine-tuning非常方便

Speed with krizhevsky's 2012 model: 

• K40/Titan: 2ms / image, K20: 2.6ms 
• Caffe + cuDNN: 1.17ms / image on K40 
• 60 million images / day 
• 8-core CPU: ~20 ms/image 

1. caffe安装

Ubuntu 14.04+的请参考教程 

     https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/364737

CentOS7.0的请参考教程 

     https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/364680

Mac的可以参考

    https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/370344

2. caffe的使用方法

 这种训练方式不用写代码

①Resize图片，转换存储格式（LMDB/ LevelDB）（二进制的存储读写效率是非常高的）

②定义网络结构（编辑prototxt）

③定义solver（编辑另一个prototxt）

④一行命令开始训练（可以基于已有的权重赋值）

 

 第一步：转化格式

• DataLayer reading from LMDB is the easiest 
• Create LMDB using convert imageset 
• Need text file where each line is （“[path /to image.jpeg] [label]”） 
• Create HDF5 file yourself using h5py 

第二步：定义层次结构

 

 

 

 

 

 

 1/255=0.00390625

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 第三步：定义solver

定义和训练相关的信息

 

 第四步：训练

 

 

 

 模型库首选model zoo 

 

关于fine-tuning

如果层次不变，只需修改输入输出

 

 如果层次改变，添加/ 删减层次

 

 fine-tuning技巧/ 注意点

优先学习权放在新加层

• 每一层都有控制学习率的参数：blobs_lr ；
• 一般会把前面层学习率调低，最后新加层调高；
• 你甚至可以freeze前面的层次不动；
• 一般fine-tuning的前期loss下降非常快，中间有个瓶颈期，要有耐心；

在solver处调整学习率

• 调低solver处的学习率（1/10，1/100）；
• 记住存储一下中间结果，以免出现意外；

 

3. Pycaffe 

 Import caffe加载库

• caffe.net 是加载/ 运行/ 训练模型的主类（接口）
• caffe.Classifier和caffe.Detector是针对识别/ 检测的接口
• caffe.SGDSolver最优化
• caffe.io负责输入输出和预处理
• caffe.draw可以画出网络结构图

加载所需库

• import numpy as np 
• import matplotlib.pyplot as plt 
• from PIL import Image 
• import caffe 

选择GPU或者CPU 

• #使用cpu
  • caffe.set_mode_cpu() 
• #使用gpu
  • caffe.set_device(0) 
  • caffe.set_mode_gpu() 

4. Pycaffe训练

定义网络结构

 

 载入solver

 

 Solver训练

 

5. Pycaffe 用CNN抽取特征 

做完前向运算取出某层输出

 

 更详细的流程可以参考：https://github.com/HanXiaoyang/image_retrieval/blob/master/compute_fea_for_image_retrieval.py

Pycaffe 图像识别

 

你在conv.prototxt中定义好了卷积层如左下

 

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TensorFlow 

Computation graph VS layer based 

计算模型

• 首先构造好整个计算链路；
• 可以对链路进行优化；
• 分布式调度；

基于层模型

• 每个层的计算，固定实现forward/ backward ；
• 必须手动指定目标GPU卡；

TensorFlow的一些概念

在TensorFlow里：

• 使用张量（tensor）表示数据；
• 使用图（graph）来表示计算任务；
• 在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图；
• 通过变量（Variable）维护状态；
• 使用feed和fetch可以为任意的操作（arbitrary operation）赋值或者从其中获取数据；

关于张量（tensor）

张量可以用多维数组来表示

Numpy VS Tensorflow

 

 Tensorflow需要显示地输出tensor（借助eval()）

 

 Tensorflow的“计算图” 

Tensorflow一般可分为2部分

• 构造部分，包含计算流图；
• 执行部分，通过session来执行图中的计算；

构建图

• 创建源节点（source op）；
• 源节点输出传递给其他节点（op）做运算；

TF默认图

• TensorFlow Python库有一个默认图（default graph）
• 节点构造器（op构造器）可以增加节点；

看一个TF示例

• 2个constant()节点
• 1个manmul()节点

 

真实的计算要用到session，马上来

通过TF中的session执行真的操作

 

 

Session对象在使用完成后，记得关闭以释放资源；

我们会用到变量（variables）来保存参数W

注意到tf.initialize_all_variables，我们要预先对变量初始化（initialization）

TF中一个计算图的状态变更过程

 

 关于多GPU/ CPU

用with ... device语句用来指派特定的CPU或GPU操作

 

 总结下

 

 TensorBoard可视化

 

 

 

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PyTorch

主要特点

 

 

 简单入门：高速计算

 

 自动求导

 

 基本概念：