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README.md

HarDNet描述

HarDNet指的是Harmonic DenseNet: A low memory traffic network，其突出的特点就是低内存占用率。过去几年，随着更强的计算能力和更大的数据集，我们能够训练更加复杂的网络。对于实时应用，我们面临的问题是如何在提高计算效率的同时，降低功耗。在这种情况下，作者们提出了HarDNet在两者之间寻求最佳平衡。

论文：Chao P , Kao C Y , Ruan Y , et al. HarDNet: A Low Memory Traffic Network[C]// 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2020.

模型架构

作者对每一层的MoC施加一个软约束，以设计一个低CIO网络模型，并合理增加MACs。避免使用MoC非常低的层，例如具有非常大输入/输出通道比的Conv1x1层。受Densely Connected Networks的启发，作者提出了Harmonic Densely Connected Network (HarD- Net) 。首先减少来自DenseNet的大部分层连接，以降低级联损耗。然后，通过增加层的通道宽度来平衡输入/输出通道比率。

数据集

使用的数据集：ImageNet2012

数据集大小：125G，共1000个类、1.2万张彩色图像
- 训练集：120G，共1.2万张图像
- 测试集：5G，共5万张图像
数据格式：RGB
- 注：数据将在src/dataset.py中处理。

特性

混合精度

采用混合精度的训练方法使用支持单精度和半精度数据来提高深度学习神经网络的训练速度，同时保持单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练提高计算速度、减少内存使用的同时，支持在特定硬件上训练更大的模型或实现更大批次的训练。
以FP16算子为例，如果输入数据类型为FP32，MindSpore后台会自动降低精度来处理数据。用户可打开INFO日志，搜索“reduce precision”查看精度降低的算子。

环境要求

硬件（Ascend/GPU）
- 使用Ascend或GPU处理器来搭建硬件环境。
框架
- MindSpore
如需查看详情，请参见如下资源：
- MindSpore教程
- MindSpore Python API

快速入门

通过官方网站安装MindSpore后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：

Ascend处理器环境运行

# 运行训练示例
python3 train.py > train.log 2>&1 & --dataset_path /path/dataset --pre_ckpt_path /path/pretrained_path --isModelArts False --distribute False
OR
bash run_single_train.sh /path/dataset 0 /path/pretrained_path


# 运行分布式训练示例
python3 train.py > train.log 2>&1 & --dataset_path /path/dataset --pre_ckpt_path /path/pretrained_path --isModelArts False
OR
bash run_distribute_train.sh /path/dataset /path/pretrain_path 8

# 运行评估示例
python3 eval.py > eval.log 2>&1 & --dataset_path /path/dataset --ckpt_path /path/ckpt
或
bash run_eval.sh /path/dataset 0 /path/ckpt

对于分布式训练，需要提前创建JSON格式的hccl配置文件。

请遵循以下链接中的说明：

https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/utils/hccl_tools.

默认使用ImageNet2012数据集。您也可以将$dataset_type传入脚本，以便选择其他数据集。如需查看更多详情，请参考指定脚本。

脚本说明

脚本及样例代码

├── model_zoo
    ├── README.md                          // 所有模型相关说明
    ├── hardnet
        ├── README.md                    // hardnet相关说明
        ├── scripts
        │   ├──run_single_train.sh             // 单卡到Ascend的shell脚本
        │   ├──run_distribute_train.sh             // 分布式到Ascend的shell脚本
        │   ├──run_eval.sh              // Ascend评估的shell脚本
        ├── src
        │   ├──dataset.py             // 创建数据集
        │   ├──hardnet.py          //  hardnet架构
        │   ├──EntropyLoss.py            // loss函数
        |   ├──config.py                 //参数配置
        |   ├──lr_generator.py         //学习率创建相关
        |   ├──HarDNet85.ckpt          //预训练权重
        ├── train.py               // 训练脚本
        ├── eval.py               // 评估脚本
        ├── export.py             //将checkpoint文件导出到air/onnx下

脚本参数

在config.py中可以同时配置训练参数和评估参数。

配置ImageNet数据集。

"class_num": 1000                                                     #数据集类数
"batch_size": 256                                                     #训练批次大小
"loss_scale": 1024                                                    #损失量表的浮点值
"momentum": 0.9                                                       #动量
"weight_decay": 6e-5                                                  #权重的衰减值
"epoch_size": 150                                                     #总计训练epoch数
"pretrain_epoch_size": 0                                              #预训练批次
"save_checkpoint": True                                               #是否保存checkpoint文件
"save_checkpoint_epochs": 5                                           #保存checkpoint的epoch频率
"keep_checkpoint_max": 10                                             #只存最后一个keep_checkpoint_max检查点
"save_checkpoint_path": "/home/hardnet/result/HarDNet-150_625.ckpt"   #checkpoint文件保存的绝对全路径
"warmup_epochs": 5                                                    #预热次数
"lr_decay_mode": "cosine"                                             #学习速率衰减模式，包括步长、多边形或默认
"lr_init": 0.05                                                       #初始学习率
"lr_end": 0.00001                                                     #结束学习率
"lr_max": 0.1                                                         #最大学习率

更多配置细节请参考脚本config.py。

训练过程

训练

Ascend处理器环境运行

python3 train.py > train.log 2>&1 & --dataset_path /path/dataset --pre_ckpt_path /path/pretrained_path --isModelArts False --distribute False
OR
bash run_single_train.sh /path/dataset 0 /path/pretrained_path

上述python命令将在后台运行，您可以通过train.log文件查看结果。

训练结束后，您可在默认脚本文件夹下找到检查点文件。采用以下方式达到损失值：

# grep "loss is " train.log
epoch:1 step:625, loss is 2.4842823
epcoh:2 step:625, loss is 3.0897788
...

模型检查点保存在当前目录下。

分布式训练

Ascend处理器环境运行

python3 train.py > train.log 2>&1 & --dataset_path /path/dataset --pre_ckpt_path /path/pretrained_path --isModelArts False
OR
bash run_distribute_train.sh /path/dataset /path/pretrain_path 8

上述shell脚本将在后台运行分布训练。您可以通过train_parallel[X]/log文件查看结果。采用以下方式达到损失值：

# grep "result:" device*/log
device0/log:epoch:1 step:625, loss is 2.4302931
device0/log:epcoh:2 step:625, loss is 2.4023874
...
device1/log:epoch:1 step:625, loss is 2.3458025
device1/log:epcoh:2 step:625, loss is 2.3729336
...
...

评估过程

评估

在Ascend环境运行时评估ImageNet数据集

在运行以下命令之前，请检查用于评估的检查点路径。请将检查点路径设置为绝对全路径，例如“username/hardnet/train_hardnet_390.ckpt”。
```
python3 eval.py > eval.log 2>&1 & --dataset_path /path/dataset --ckpt_path /path/ckpt
OR
bash run_eval.sh /path/dataset 0 /path/ckpt
```
上述python命令将在后台运行，您可以通过eval.log文件查看结果。测试数据集的准确性如下：
```
# grep "accuracy:" eval.log
accuracy:{'acc':0.774}
```
注：对于分布式训练后评估，请将checkpoint_path设置为最后保存的检查点文件，如“username/hardnet/device0/train_hardnet-150-625.ckpt”。测试数据集的准确性如下：
```
# grep "accuracy:" dist.eval.log
accuracy:{'acc':0.777}
```

模型描述

性能

评估性能

ImageNet上的HarDNet

参数	Ascend
模型版本	Inception V1
资源	Ascend 910 ；CPU 2.60GHz，192核；内存：755G
上传日期	2021-3-22
MindSpore版本	1.1.1-aarch64
数据集	ImageNet2012
训练参数	epoch=150, steps=625, batch_size = 256, lr=0.1
优化器	Momentum
损失函数	Softmax交叉熵
输出	概率
损失	0.0016
速度	单卡：347毫秒/步; 8卡：358毫秒/步
总时长	单卡：72小时50分钟; 8卡：10小时14分钟
参数(M)	13.0
微调检查点	280M (.ckpt文件)
脚本	hardnet脚本

推理性能

ImageNet上的HarDNet

参数	Ascend
模型版本	Inception V1
资源	Ascend 910
上传日期	2020-09-20
MindSpore版本	1.1.1-aarch64
数据集	ImageNet2012
batch_size	256
输出	概率
准确性	8卡: 78%

使用流程

推理

如果您需要使用此训练模型在Ascend 910上进行推理，可参考此链接。下面是操作步骤示例：

Ascend处理器环境运行

# 设置上下文
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE,
                        device_target=target,
                      save_graphs=False,
                        device_id=device_id)

# 加载未知数据集进行推理
predict_data = create_dataset_ImageNet(dataset_path=args.dataset_path,  
                                           do_train=False,
                                           repeat_num=1,
                                           batch_size=config.batch_size,
                                           target=target)

# 定义网络
network = HarDNet85(num_classes=config.class_num)

# 加载checkpoint
param_dict = load_checkpoint(ckpt_path)
load_param_into_net(network, param_dict)

# 定义损失函数
loss = CrossEntropySmooth(smooth_factor=args.label_smooth_factor,
                          num_classes=config.class_num)

# 定义模型
model = Model(network, loss_fn=loss, metrics={'top_1_accuracy', 'top_5_accuracy'})

# 对未知数据集进行预测
acc = model.eval(predict_data)
print("==============Acc: {} ==============".format(acc))

迁移学习

待补充

随机情况说明

在dataset.py中，我们设置了“create_dataset”函数内的种子，同时还使用了train.py中的随机种子。

ModelZoo主页

请浏览官网主页。

No Description

mindspore

Python Shell

How to access data resources in code

README.md

目录

HarDNet描述

模型架构

数据集

特性

混合精度

环境要求

快速入门

脚本说明

脚本及样例代码

脚本参数

训练过程

训练

分布式训练

评估过程

评估

模型描述

性能

评估性能

ImageNet上的HarDNet

推理性能

ImageNet上的HarDNet

使用流程

推理

迁移学习

随机情况说明

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