动手学深度学习——残差网络ResNet（原理解释+代码详解）

ResNet为了解决“新添加的层如何提升神经网络的性能”，它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁

它深刻影响了后来的深度神经网络的设计，ResNet的被引用量更是达到了19万+。

1. 函数类

假设有一类特定的神经网络架构F，它包括学习速率和其他超参数设置。对于所有f∈F，存在一些参数集（例如权重和偏置），这些参数可以通过在合适的数据集上进行训练而获得。

现在假设 f* 是我们真正想要找到的函数，如果是 f*∈F，那可以轻而易举的训练得到它。

给定一个具有X特性和y标签的数据集

是我们要找的函数，为了使其更近似真正的 f* ，则需要更强的架构F’。

对于非嵌套函数类，较复杂的函数类并不总是向“真”函数 f* 靠拢（复杂度由F1向F6递增）。虽然F3比F1更接近 f*，但却离F6的更远了。

而右侧的嵌套函数可以避免上述问题。

2. 残差块

残差网络的核心思想是：每个附加层都应该更容易地包含原始函数作为其元素之一。

F(x) + x包含了原始元素。

ResNet沿用了VGG完整的3x3卷积层设计。

• 残差块里首先有2个有相同输出通道数的3x3卷积层。
• 每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。
• 然后通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2lclass Residual(nn.Module): #@save# use_ixiconv：残差连接是直接连接还是通过卷积层连接def __init__(self, input_channels, num_channels,use_1x1conv=False, strides=1):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=strides)self.conv2 = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)if use_1x1conv:self.conv3 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=strides)else:self.conv3 = Noneself.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_channels)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_channels)def forward(self, X):Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))Y = self.bn2(self.conv2(Y))if self.conv3:X = self.conv3(X)Y += X return F.relu(Y)

此代码生成两种类型的网络：

• 一种是当use_1x1conv=False时，应用ReLU非线性函数之前，将输入添加到输出。
• 另一种是当use_1x1conv=True时，添加通过1x1卷积调整通道和分辨率。
  查看输入和输出形状一致的情况

# 输入、输出的情况
blk = Residual(3, 3)
X = torch.rand(4, 3, 6, 6)
Y = blk(X)
Y.shape

在增加输出通道数的同时，减半输出的高和宽

# 增加输出通道的同时，减半输出的高度和宽度
blk = Residual(3, 6, use_1x1conv=True, strides=2)
blk(X).shape

3. ResNet模型

ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样： 在输出通道数为64、步幅为2的7x7卷积层后，接步幅为2的3x3的最大汇聚层。 不同之处在于ResNet每个卷积层后增加了批量规范化层。

# ResNet在每个卷积层后增加了批量规范层
b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))

ResNet使用4个由残差块组成的模块，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。
第一个模块的通道数同输入通道数一致。之后的每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍，并将高和宽减半。

# 实现残差连接模块：由4个残差连接块组成
def resnet_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_block=False):# 定义空网络结构blk = []for i in range(num_residuals):# 第2,3,4个Inception块的第一个残差模块连接1x1卷积层if i == 0 and not first_block:blk.append(Residual(input_channels, num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))else:blk.append(Residual(num_channels, num_channels))return blk

接着在ResNet加入所有残差块，这里每个模块使用2个残差块。

# 在ResNet加入所有残差块，每个模版使用2个残差块
b2 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 64, 2, first_block=True))
b3 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 128, 2))
b4 = nn.Sequential(*resnet_block(128, 256, 2))
b5 = nn.Sequential(*resnet_block(256, 512, 2))

最后在ResNet中加入全局平均汇聚层，以及全连接层输出。

# 在ResNet加入全局平均汇聚层以及全连接层输出
net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5,nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),nn.Flatten(), nn.Linear(512, 10))

每个模块有4个卷积层，加上第一个7x7卷积层和最后一个全连接层，共有18层，这种模型通常被称为ResNet-18。

观察一下ResNet中不同模块的输入形状是如何变化

# 每个模块有4个卷积层（不包括恒等映射的1x1卷积层）。 
# 加上第一个7x7卷积层和最后一个全连接层，共有18层。 
# 因此，这种模型通常被称为ResNet-18。
X = torch.rand(size=(1, 1, 224, 224))
for layer in net:X = layer(X)print(layer.__class__.__name__, 'output_shape:\t', X.shape)

4. 训练模型

在Fashion-MNIST数据集上训练ResNet
定义精度评估函数

"""定义精度评估函数：1、将数据集复制到显存中2、通过调用accuracy计算数据集的精度
"""
def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save# 判断net是否属于torch.nn.Module类if isinstance(net, nn.Module):net.eval()# 如果不在参数选定的设备，将其传输到设备中if not device:device = next(iter(net.parameters())).device# Accumulator是累加器，定义两个变量：正确预测的数量，总预测的数量。metric = d2l.Accumulator(2)with torch.no_grad():for X, y in data_iter:# 将X, y复制到设备中if isinstance(X, list):# BERT微调所需的（之后将介绍）X = [x.to(device) for x in X]else:X = X.to(device)y = y.to(device)# 计算正确预测的数量，总预测的数量，并存储到metric中metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())return metric[0] / metric[1]

定义GPU训练函数

"""定义GPU训练函数：1、为了使用gpu，首先需要将每一小批量数据移动到指定的设备（例如GPU）上；2、使用Xavier随机初始化模型参数；3、使用交叉熵损失函数和小批量随机梯度下降。
"""
#@save
def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device):"""用GPU训练模型(在第六章定义)"""# 定义初始化参数，对线性层和卷积层生效def init_weights(m):if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d:nn.init.xavier_uniform_(m.weight)net.apply(init_weights)# 在设备device上进行训练print('training on', device)net.to(device)# 优化器：随机梯度下降optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)# 损失函数：交叉熵损失函数loss = nn.CrossEntropyLoss()# Animator为绘图函数animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])# 调用Timer函数统计时间timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)for epoch in range(num_epochs):# Accumulator(3)定义3个变量：损失值，正确预测的数量，总预测的数量metric = d2l.Accumulator(3)net.train()# enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象for i, (X, y) in enumerate(train_iter):timer.start() # 进行计时optimizer.zero_grad() # 梯度清零X, y = X.to(device), y.to(device) # 将特征和标签转移到devicey_hat = net(X)l = loss(y_hat, y) # 交叉熵损失l.backward() # 进行梯度传递返回optimizer.step()with torch.no_grad():# 统计损失、预测正确数和样本数metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])timer.stop() # 计时结束train_l = metric[0] / metric[2] # 计算损失train_acc = metric[1] / metric[2] # 计算精度# 进行绘图if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,(train_l, train_acc, None))# 测试精度test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))# 输出损失值、训练精度、测试精度print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f},'f'test acc {test_acc:.3f}')# 设备的计算能力print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec'f'on {str(device)}')

训练模型

# 训练模型
lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10 ,256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())