ResNet网络的训练和预测
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发布时间：2024-10-23 23:20
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时间：2024-10-29 15:39
ResNet网络的训练和预测
ResNet网络在计算机视觉领域取得了显著成就，特别是2015年的ImageNet竞赛中，ResNet50 v1.5以出色的表现夺冠。本文将详细展示如何使用OneFlow进行ResNet50的训练和预测，从准备工作开始，包括安装OneFlow、数据集准备，到快速开始、预测、训练和验证，以及进阶技巧如分布式训练、混合精度和模型转换。
准备工作
安装OneFlow并克隆OneFlow-Benchmark仓库，然后选择数据集，可以选择虚拟合成数据或下载制作的ImageNet(2012)数据集。
快速开始
切换到项目目录，使用预训练模型进行预测，如resnet50_v1.5_model，或执行训练脚本开始训练。
预测/推理
下载预训练模型后，通过'inference.sh'脚本对图片进行分类，如金鱼图片预测准确率为87.05%。
训练和验证
运行train.sh脚本，通过迭代展示训练过程，可以看到模型精度逐渐提升。
评估
使用evaluate.sh评估模型在ImageNet(2012)验证集上的表现，77.32%的top1精度验证了模型性能。
进阶
分布式训练支持多机多卡扩展，通过配置--num_nodes和--node_ips进行设置。OneFlow支持混合精度训练，通过--use_fp16=True开启。
模型转换
可以将训练好的ResNet50模型转换为ONNX格式，便于在不同框架中部署，如使用resnet_to_onnx.py进行转换和验证。
