【Tensorflow】深度学习实战06——Tensorflow实现ResNet

本是古典何须时尚 2022-05-21 13:43 286阅读 0赞

--------------------

## 前言 ##

ResNet（Residual Neural Network）由前微软研究院的 Kaiming He 等4名华人提出（有兴趣的可以[点击这里][Link 1]，查看论文原文），通过使用 Residual Blocks 成功训练152层深的神经网络，在 ILSVRC 2015 比赛中获得了冠军，取得 3.57% 的 top-5 错误率，同时参数量却比 VGGNet 低，效果非常突出。ResNet 的结构可以极快地加速超深神经网络的训练，模型的准确率也有非常大的提升。上一篇博文讲解了 Inception，而 Inception V4 则是将 Inception Module 和 ResNet 相结合。可以看到 ResNet 是一个推广性非常好的网络结构，甚至可以直接应用到 Inception Net 中。

--------------------

## 网络原理 ##

在ResNet提出之前，瑞士的Schmidhuber教授提出了Highway Network，原理与ResNet相似。Highway Network的目标就是为了解决极深的神经网络难以训练的问题，因为，通常看来神经网络越深其性能越好，但是网络越深其训练难度也就越大。Highway Network相当于修改了每一层的激活函数，此前的激活函数只是对输入做一个线性变换y=H(x,WH)  y = H ( x , W H ) ，Highway Network则允许保留一定比例的原始输入x，即y=H(x,WH)∗T(x,WT)\+x∗C(x,WC)  y = H ( x , W H ) ∗ T ( x , W T ) + x ∗ C ( x , W C ) 。其中T为变换稀疏，C为保留系数。这样有一定比例的前一层信息不经过矩阵变换和非线性变换，直接传输到下一层，仿佛一层高速公路，因此命名为Highway Network。几百乃至上千层的Highway Network可以直接使用梯度下降算法训练，并且可以配合多种非线性激活函数，使得学习极深的神经网络也变得可行。Highway Network在理论上是可以训练任意深度的网络的，而传统的神经网络结构则对深度十分敏感。  
  ResNet与Highway Network相似，也是允许前面的信息直接传递都后面的层中。而ResNet最初的灵感来自于这个问题：随着网络不断地加深，会出现一个Degradation的问题，即准确率会上升然后达到饱和，继续持续增加网络深度会导致准确率下降。如下图所示；

![这里写图片描述][70]

试想，当一个网络已经达到了饱和的准确率，那么再在后面加上几个y=x  y = x 的全等映射层起码不会增加错误。这里提到的全等映射的思想就是ResNet的灵感来源。假设某段网络的输入是x  x ，期望输出是H(x) H ( x )，如果直接把输入作为输出的初始结果，那么此时网络中训练的就是两者之差F(x)=H(x)−x  F ( x ) = H ( x ) − x 。也就是说残差学习网络学习的不再是一个完整的输出，而是输出对输入做差值F(x)  F ( x ) 。下图是VGG-19、直连的34层网络、ResNet的34层结构的对比。

![VGG-19、直连的34层网络、ResNet的34层结构的对比][VGG-19_34_ResNet_34]

下图为ResNet中两种残差学习单元的结构，其基础结构相近，两层的残差学习单元中包含了两个相同输出同单数的3x3卷积层；3层学习单元则使用了Inception Net中的1x1的卷积层，并且在中间3x3的卷积前后都使用了1x1卷积。需要注意的是，如果在卷积层中改变了Tensor的维度，需要对输入做一个线性的维度变换，保证能够衔接到后层。（在下方代码中，实现这一功能的函数为conv2d\_same）

![这里写图片描述][70 1]

下图是论文中提到的ResNet不同层数时的网络结构。在使用了ResNet的结构后，Degradation的现象被消除了，而且训练误差会随着层数的增大而减小，在测试集上的表现也会变好。在ResNet提出后不久，Google借鉴了ResNet的精髓，提出了Inception V4和Inception-ResNet-V2，通过融合这两个模型，在ILSVRC数据集上取得了惊人的3.08%的错误率。可见，ResNet 及其思想对卷积神经网络研究的贡献确实非常显著，具有很强的推广性。

![这里写图片描述][70 2]

--------------------

## 为什么残差神经网络能有这么好的效果？ ##

上面提到，当网络参数快要达到稳定时，残差学习单元中的shortcut（即跳跃连接）部分的作用显现出来了。它将网络前方的输入直接传递至后方（相当于卷积层的部分对于H（x）  H （ x ） 的贡献相当小了，残差学习单元此时近似于一个恒等函数），保证了网络结构的稳定。如果，残差学习单元中的卷积层部分有学到一些有用的内容，那么残差学习单元的效果恒等函数更好，网络的性能得到了提升。  
   在训练的时候，残差学习单元中的shortcut是恒等函数，它学习起来非常容易，并不会影响网络训练的效率。

--------------------

## Tensorflow实现网络 ##

根据《Tensorflow 实战》的内容，我实现了一下152层深度的ResNet。代码中有备注，可以供大家参考。

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Tue Jul  3 09:46:34 2018
    
    @author: most_pan
    """
    
    import collections
    import time 
    from datetime import datetime
    import math
    
    import tensorflow as tf
    slim =tf.contrib.slim
    
    
    class Block(collections.namedtuple('Block',['scope','unit_fn','args'])):
        'A named tuple describing a ResNet block'
    #unit_fn是残差学习元生成函数
    #args是一个长度等于Block中单元数目的序列，序列中的每个元素
    #包含第三层通道数，前两层通道数以及中间层步长(depth, depth_bottleneck, stride)三个量
    #在定义一个Block类的对象时，需要提供三个信息，分别是scope，残差学习单元生成函数，以及参数列表
    
    
    
    #降采样函数    
    def subsample(inputs,factor,scope=None):
        if factor==1:
            return inputs
        else:
            return slim.max_pool2d(inputs,[1,1],stride=factor,scope=scope)
    
    ##用于保证维度一致
    def conv2d_same(inputs,num_outputs,kernel_size,stride,scope=None):
        if stride==1:
            return slim.conv2d(inputs,num_outputs,kernel_size,stride=1,padding='SAME',scope=scope)
        else:
            pad_total=kernel_size - 1
            pad_beg=pad_total // 2
            pad_end=pad_total-pad_beg
    #使用tf.pad对图像进行填充
            inputs = tf.pad(inputs, [[0, 0], [pad_beg, pad_end], [pad_beg, pad_end], [0, 0]])
            return slim.conv2d(inputs, num_outputs, kernel_size, stride=stride,
                            padding='VALID', scope=scope)
    
    @slim.add_arg_scope
    def stack_blocks_dense(net,blocks,outputs_collections=None):
    
        for block in blocks:
            with tf.variable_scope(block.scope,'block',[net])as sc:
                for i,unit in enumerate(block.args):
                    with tf.variable_scope('unit_%d'%(i+1),values=[net]):
                        unit_depth,unit_depth_bottleneck,unit_stride=unit    #获取每个Block中的参数，包括第三层通道数，前两层通道数以及中间层步长
    #unit_fn是Block类的残差神经元生成函数，它按顺序创建残差学习元并进行连接
                        net=block.unit_fn(net,
                                          depth=unit_depth,
                                          depth_bottleneck=unit_depth_bottleneck,
                                          stride=unit_stride)
                net=slim.utils.collect_named_outputs(outputs_collections,sc.name,net)
        return net
    
    
    def resnet_arg_scope(is_training=True,
                         weight_decay=0.0001,
                         batch_norm_decay=0.997,
                         batch_norm_epsilon=1e-5,
                         batch_norm_scale=True):
        batch_norm_params = {
          'decay': batch_norm_decay,
          'epsilon': batch_norm_epsilon,
          'scale': batch_norm_scale,
          'updates_collections': tf.GraphKeys.UPDATE_OPS,
          'fused': None,  # Use fused batch norm if possible.
      }
    
        with slim.arg_scope(
          [slim.conv2d],
          weights_regularizer=slim.l2_regularizer(weight_decay),
          weights_initializer=slim.variance_scaling_initializer(),
          activation_fn=tf.nn.relu,
          normalizer_fn=slim.batch_norm,
          normalizer_params=batch_norm_params):
            with slim.arg_scope([slim.batch_norm], **batch_norm_params):
              with slim.arg_scope([slim.max_pool2d], padding='SAME') as arg_sc:
                return arg_sc
    
    
    #利用add_arg_scope使bottleneck函数能够直接使用slim.arg_scope设置默认参数
    @slim.add_arg_scope
    def bottleneck(inputs,depth,depth_bottleneck,stride,
                   outputs_collections=None,scope=None):
        with tf.variable_scope(scope,'bottleneck_v2',[inputs])as sc:
    #获取输入的通道数目
            depth_in=slim.utils.last_dimension(inputs.get_shape(),min_rank=4)
    #先对输入进行batch_norm，再进行非线性激活
            preact=slim.batch_norm(inputs,activation_fn=tf.nn.relu,scope='preact')
    
    #如果残差神经元的输出通道数目和输入的通道数目相同，那么直接对图像进行降采样，以保证shortcut尺寸和经历三个卷积层后的输出的此存相同        
            if depth==depth_in:
                shortcut=subsample(inputs,stride,'shortcut')
    #如果残差神经元的输出通道数目和输入的通道数目不同，利用尺寸为1x1的卷积核对输入进行卷积，使输入通道数相同；
            else:
                shortcut=slim.conv2d(preact,depth,[1,1],stride=stride,normalizer_fn=None,
                                     activation_fn=None,scope='shortcut')
    #然后，定义三个卷积层           
            residual=slim.conv2d(preact,depth_bottleneck,[1,1],stride=1,scope='conv1')
            residual=conv2d_same(residual,depth_bottleneck,3,stride,scope='conv2')
            residual=slim.conv2d(residual,depth,[1,1],stride=1,normalizer_fn=None,activation_fn=None,scope='conv3')
    
    #将shortcut和residual相加，作为输出        
            output=shortcut+residual
    
            return slim.utils.collect_named_outputs(outputs_collections,sc.name,output)
    
    #input是输入，blocks包含残差学习元的参数，num_classes是输出分类数，global_pool是是否进行平均池化的标志位；      
    def resnet_v2(inputs,
                  blocks,
                  num_classes=None,
                  global_pool=True,
                  include_root_block=True,
                  reuse=None,
                  scope=None):
        with tf.variable_scope(scope,'resnet_v2',[inputs],reuse=reuse) as sc:
            end_points_collection=sc.original_name_scope+'_end_points'
            with slim.arg_scope([slim.conv2d,bottleneck,stack_blocks_dense],
                                outputs_collections=end_points_collection):
                net=inputs
                if include_root_block:
                    with slim.arg_scope([slim.conv2d],activation_fn=None,normalizer_fn=None):
    #卷积核为7x7步长为2的卷积层
                        net=conv2d_same(net,64,7,stride=2,scope='conv1')
    #最大值池化
                    net=slim.max_pool2d(net,[3,3],stride=2,scope='pool1')
    #调用stack_blocks_dense堆叠50个残差学习元，每个有三个卷积层
                net=stack_blocks_dense(net,blocks)
    #先做batch norm然后使用relu激活
                net=slim.batch_norm(net,activation_fn=tf.nn.relu,scope='postnorm')
                if global_pool:     #进行平均池化
                    net=tf.reduce_mean(net,[1,2],name='pool5',keep_dims=True)
    #一个输出为num_classes的卷积层，不进行激活也不归一正则化。
                if num_classes is not None:
                    net=slim.conv2d(net,num_classes,[1,1],activation_fn=None,normalizer_fn=None,scope='logits')
                end_points=slim.utils.convert_collection_to_dict(end_points_collection)
    
    #使用softmax进行分类         
                if num_classes is not None:
                    end_points['predictions']=slim.softmax(net,scope='predictions')
                return net,end_points
    
    #152层残差网络   
    def resnet_v2_152(inputs,
                      num_classes=None,
                      global_pool=True,
                      reuse=None,
                      scope='resnet_v2_152'):
        blocks=[Block('block1',bottleneck,[(256,64,1)]*2+[(256,64,2)]),
                Block('block2',bottleneck,[(512,128,1)]*7+[(512,128,2)]),
                Block('block3',bottleneck,[(1024,256,1)]*35+[(1024,256,2)]),
                Block('block4',bottleneck,[(2048,512,1)]*3)]
    
        return resnet_v2(inputs,blocks,num_classes,global_pool,
                         include_root_block=True,reuse=reuse,scope=scope)
    
    
    #测试性能定义的函数
    def time_tensorflow_run(session, target, info_string):
        num_steps_burn_in = 10
        total_duration = 0.0
        total_duration_squared = 0.0
    
        for i in range(num_batches + num_steps_burn_in):
            start_time = time.time()
            _ = session.run(target)
            duration = time.time() - start_time
            if i >= num_steps_burn_in:
                if not i % 10:
                    print('%s: step %d, duration = %.3f' %(datetime.now(), i - num_steps_burn_in, duration))
                total_duration += duration
                total_duration_squared += duration * duration
    
        mn = total_duration / num_batches
        vr = total_duration_squared / num_batches - mn * mn
        sd = math.sqrt(vr)
        print('%s: %s across %d steps, %.3f +/- %.3f sec / batch' %(datetime.now(), info_string, num_batches, mn, sd))
    
    
    
    batch_size,height,width=32,224,224
    
    inputs=tf.random_uniform((batch_size,height,width,3))
    with slim.arg_scope(resnet_arg_scope(is_training=False)):
        net,end_points=resnet_v2_152(inputs,1000)
    
    
    init=tf.global_variables_initializer()
    sess=tf.Session()
    sess.run(init)
    num_batches=100
    time_tensorflow_run(sess,net,"ForWard")

--------------------

## 代码分析 ##

上面代码中，resnet\_v2\_152函数用于设置网络中的参数，它主要是生成了一个变量blocks，并传递给resnet\_v2函数。blocks是一个数组，每个元素都是一个Block类对象，每个对象有三个属性，分别是scope，残差学习单元生成函数bottleneck，以及残差学习单元的参数列表。bottleneck根据列表中的内容生成残差学习单元。其它函数的说明在代码中都有标注，大家可以自行理解。

--------------------

## 运行结果 ##

![这里写图片描述][70 3]

已完。。

--------------------

## 参考书籍 ##

《Tensorflow 实战》黄文坚等著；

[Link 1]: https://arxiv.org/abs/1512.03385
[70]: /images/20220521/7f533c94542f416cacc04d9bc3a848fc.png
[VGG-19_34_ResNet_34]: /images/20220521/e4ce7da7bf1c4e5ab3887b49d5a09b4d.png
[70 1]: /images/20220521/a619be60bb844c769331db3bf4aa1ec8.png
[70 2]: /images/20220521/5ea92bd1566c4413824b246540e7ba67.png
[70 3]: /images/20220521/2655776c95e044479708482efff8400d.png