TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络

小说:独乐乐不如众乐乐下联作者:公帝更新时间:2019-01-21字数:98717

在之前和瑶池圣母在沙滩上缠绵,征讨她的时候刘皓就和她说过,留下一点手段要来对付命运,被刘皓玩弄得死去活来的瑶池圣母当然不介意了,更何况这是用来对付命运的,她还巴不得刘皓多来几个呢哪里会抗拒。

ai22.net

“不是的,”少女低下头,莫名地又流出泪来,“只是,只是如果真的有人害死了师父。那么,不管那个人是谁,徒儿都无法原谅他。就算是死,徒儿也一定要替师父你报仇。”
“这些鬼子护士和负伤的鬼子兵怎么办?”海子听得那些鬼子护士和军医的惨嚎,心里有点同情起来,问韩非道。

铁匠们也顿时哄笑起来,唐三看上去才六、七岁的样子,这还是得到第一魂环之后,身体长高了一些。从外表看,谁能相信他会铸造?

TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络


        本文已同步本人另外一个博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347)

       本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。

一、AlexNet模型及其基本原理阐述

1、关于AlexNet

            2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本。该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层。它将LeNet的思想得到更广泛的传播,把把CNN的基本原理应用到很深很宽的网络中。

2、AlexNet主要使用到的新技术点

      (1)成功使用RelU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过Sigmoid函数,成功解决了Sigmoid函数在网络较深时梯度弥散问题。

        (2)训练时使用Droupout随机忽略一部分神经元,以避免出现模型过拟合。

        (3) 在CNN中使用重叠的最大池化。

        (4) 提出了LRN层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变得相对更大,并抑制其他反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力。

        (5) 使用CUDA加速深度卷积网络的训练,利用GPU强大的并行计算能力,处理神经网络训练时大量的矩阵运算。

        (6) 数据增强,随机地从256*256的原始图像中截取224*224大小的区域(以及水平翻转的镜像),相当于增加了(256-224)^2=2048倍的数据量。

3、原理阐释

       整个AlexNet包括8个需要训练参数的层(不含LRN和池化层),前5层为卷积层,后3层为全连接层,如图1所示。AlexNet最后一层是有1000类输出的Softmax层用作分类。LRN层出现在第1个及第2个卷积层后,而最大池化层出现在两个LRN层及最后一个卷积层后。RelU激活函数则应用在这8层每一层的后面。

 


                                         1AlexNet的网络结构

 

             AlexNet每层的超参数如图1所示,其中输入的图片尺寸为224*224,第一个卷积层使用了较大的卷积核尺寸11*11,步长为4,有96个卷积核;然后是一个LRN层;再往后是一个3*3的最大池化层,步长为2。再往后的卷积核尺寸都比较小,基本都是5*5或3*3的大小,且步长都是1,即会扫描全图像所有像素;而最大池化层依然保持为3*3,步长为2

         这里不难发现,前几个卷积层里面,虽然计算量很大,但参数量很小,基本都在1M左右甚至更小,只占AlexNet总参数量很小一部分。这也是卷积层的价值所在:通过较小的参数量提取有效的特征。

         如果前几层直接使用全连接层,则参数量和计算量将会难以想象。尽管每一个卷积层只占整个网络参数量的1%不到,但如果抛弃任何一个卷积层,都会迫使整个网络的分类能力大幅度下降。

             图1中特殊的地方是卷积部分都是画成上下两块,意思是说把这一层计算出来的featuremap分开,但是前一层用到的数据要看连接的虚线,如图中input层之后的第一层第二层之间的虚线是分开的,是说二层上面的128map是由一层上面的48map计算的,下面同理;而第三层前面的虚线是完全交叉的,就是说每一个192map都是由前面的128+128=256map同时计算得到的。

              Alexnet有一个特殊的计算层,LRN层,做的事是对当前层的输出结果做平滑处理,图2所示

                  

        

 


               图2

前后几层(对应位置的点)对中间这一层做一下平滑约束,计算方法如下:

 

                

二、经典卷积神经网络AlexNet模型实现过程

 

1、简要说明

         因为使用ImageNet数据集训练一个完整的AlexNet非常耗时,这里AlexNet的实现将不涉及实际数据的训练,但会创建一个完整的AlexNet卷积神经网络,然后对它每个batch的前馈计算(forward)和反馈计算(backward)的速度进行测试。下面使用随机图片数据来计算每轮前馈、反馈的平均耗时。当然,读者也可以自行下载ImageNet数据完成训练并测试。

2、实现过程

 

==============================================================================
from datetime import datetime
import math
import time
import tensorflow as tf

#这里总共测试100个batch的数据。
batch_size=32
num_batches=100
#定义一个用来显示网络每一层结构的函数print_activations,展示每一个卷积层或池化层输出的tensor尺寸。
def print_activations(t):
    print(t.op.name, " ", t.get_shape().as_list())

#设计AlexNet网络结构。
#设定inference函数,用于接受images作为输入,返回最后一层pool5(第5个池化层)及parameters(AlexnNet中所有需要训练的模型参数)
#该函数包括多个卷积层和池化层。
def inference(images):
    parameters = []
    # 第1个卷积层
    with tf.name_scope("conv1") as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([11, 11, 3, 64], dtype=tf.float32,
                                                 stddev=1e-1), name="weights")
        conv = tf.nn.conv2d(images, kernel, [1, 4, 4, 1], padding="SAME")
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64], dtype=tf.float32),
                             trainable=True, name="biases")
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv1 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        print_activations(conv1)
        parameters += [kernel, biases]

  # 添加LRN层和最大池化层
    lrn1 = tf.nn.lrn(conv1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75, name="lrn1")
    pool1 = tf.nn.max_pool(lrn1,
                           ksize=[1, 3, 3, 1],
                           strides=[1, 2, 2, 1],
                           padding="VALID",
                           name="pool1")
    print_activations(pool1)

  # 设计第2个卷积层
    with tf.name_scope("conv2") as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 64, 192], dtype=tf.float32,
                                                 stddev=1e-1), name="weights")
        conv = tf.nn.conv2d(pool1, kernel, [1, 1, 1, 1], padding="SAME")
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[192], dtype=tf.float32),
                             trainable=True, name="biases")
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv2 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
    print_activations(conv2)

  # 对第2个卷积层的输出进行处理,同样也是先做LRN处理再做最大化池处理。
    lrn2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75, name="lrn2")
    pool2 = tf.nn.max_pool(lrn2,
                           ksize=[1, 3, 3, 1],
                           strides=[1, 2, 2, 1],
                           padding="VALID",
                           name="pool2")
    print_activations(pool2)

  # 设计第3个卷积层
    with tf.name_scope("conv3") as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 192, 384],
                                                 dtype=tf.float32,
                                                 stddev=1e-1), name="weights")
        conv = tf.nn.conv2d(pool2, kernel, [1, 1, 1, 1], padding="SAME")
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[384], dtype=tf.float32),
                             trainable=True, name="biases")
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv3 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv3)

  # 设计第4个卷积层
    with tf.name_scope("conv4") as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 384, 256],
                                                 dtype=tf.float32,
                                                 stddev=1e-1), name="weights")
        conv = tf.nn.conv2d(conv3, kernel, [1, 1, 1, 1], padding="SAME")
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32),
                             trainable=True, name="biases")
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv4 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv4)

  # 设计第5个卷积层
    with tf.name_scope("conv5") as scope:
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 256],
                                                 dtype=tf.float32,
                                                 stddev=1e-1), name="weights")
        conv = tf.nn.conv2d(conv4, kernel, [1, 1, 1, 1], padding="SAME")
        biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32),
                             trainable=True, name="biases")
        bias = tf.nn.bias_add(conv, biases)
        conv5 = tf.nn.relu(bias, name=scope)
        parameters += [kernel, biases]
        print_activations(conv5)

  # 最大池化层
    pool5 = tf.nn.max_pool(conv5,
                           ksize=[1, 3, 3, 1],
                           strides=[1, 2, 2, 1],
                           padding="VALID",
                           name="pool5")
    print_activations(pool5)

    return pool5, parameters

#构建函数time_tensorflow_run,用来评估AlexNet每轮计算时间。
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))

#主函数
def run_benchmark():

    with tf.Graph().as_default():
        image_size = 224
        images = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,
                                           image_size,
                                           image_size, 3],
                                          dtype=tf.float32,
                                          stddev=1e-1))

   
        pool5, parameters = inference(images)

    
        init = tf.global_variables_initializer()

    
        config = tf.ConfigProto()
        config.gpu_options.allocator_type = "BFC"
        sess = tf.Session(config=config)
        sess.run(init)

   
        time_tensorflow_run(sess, pool5, "Forward")

    
        objective = tf.nn.l2_loss(pool5)
   
        grad = tf.gradients(objective, parameters)
    # Run the backward benchmark.
        time_tensorflow_run(sess, grad, "Forward-backward")

#执行主函数
run_benchmark()

 

 

3、执行结果分析

          这里有三部分如下:

             首先是AlexNet的网络结构   

conv1   [32, 56, 56, 64]
pool1   [32, 27, 27, 64]
conv2   [32, 27, 27, 192]
pool2   [32, 13, 13, 192]
conv3   [32, 13, 13, 384]
conv4   [32, 13, 13, 256]
conv5   [32, 13, 13, 256]
pool5   [32, 6, 6, 256]

               其次是Forward运行的时间。

 

2018-02-26 08:08:01.966903: step 0, duration = 0.914
2018-02-26 08:08:11.376824: step 10, duration = 0.939
2018-02-26 08:08:21.075799: step 20, duration = 0.953
2018-02-26 08:08:30.983637: step 30, duration = 0.930
2018-02-26 08:08:40.616086: step 40, duration = 0.938
2018-02-26 08:08:50.259619: step 50, duration = 0.965
2018-02-26 08:09:01.280123: step 60, duration = 1.128
2018-02-26 08:09:11.993487: step 70, duration = 0.998
2018-02-26 08:09:22.223815: step 80, duration = 0.935
2018-02-26 08:09:31.741528: step 90, duration = 0.921
2018-02-26 08:09:40.085934: Forward across 100 steps, 0.990 +/- 0.082 sec / batch

 

                最后是backward运行的时间。

2018-02-26 08:10:19.714161: step 0, duration = 3.387
2018-02-26 08:10:55.765137: step 10, duration = 3.495
2018-02-26 08:11:32.451839: step 20, duration = 4.189
2018-02-26 08:12:07.982546: step 30, duration = 3.369
2018-02-26 08:12:43.531404: step 40, duration = 3.415
2018-02-26 08:13:18.980045: step 50, duration = 3.470
2018-02-26 08:13:54.535575: step 60, duration = 3.371
2018-02-26 08:14:29.413705: step 70, duration = 3.655
2018-02-26 08:15:06.147061: step 80, duration = 3.583
2018-02-26 08:15:43.403758: step 90, duration = 3.921
2018-02-26 08:16:16.511215: Forward-backward across 100 steps, 3.602 +/- 0.237 sec / batch

 三、小结

            AlexNet为卷积神经网络和深度学习正名,为复兴神经网络做出了很多贡献,当然,超大型的数据集ImageNet也给深度学习带来了很大贡献。训练深度卷积神经网络,必须要有一个类似于ImageNet这样超大型数据集才能避免出现过拟合现象,从而更能体现深度学习的优势所在。因此,传统机器学习模型更适合一个小型数据集,在面对大型数据集时,需要更大学习容量的模型,那就是深度学习模型。

            深度学习的参数不一定比传统机器学习模型多,尤其是在卷积层使用的参数量一般都比较少,但其抽取特征的能力非常强悍,这是CNN之所以有效的原因。

 

   参考资料   主要参考资料《TensorFlow实战》(黄文坚  唐源 著)(电子工业出版社)。         

 

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发布时间:2019-01-21 03:29:02

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编辑:建建海卓

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