NVIDIA DIGITS图像回归模型训练实战指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00142/article/details/148549106

NVIDIA DIGITS图像回归模型训练实战指南

DIGITS Deep Learning GPU Training System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIGITS

前言

在深度学习领域，图像回归是一项重要的任务，它不同于常见的图像分类任务。本文将详细介绍如何使用NVIDIA DIGITS工具训练一个图像回归模型，该模型能够预测图像的x和y方向梯度值。

图像回归与图像分类的区别

图像分类模型的目标是预测图像所属的类别（离散值），而图像回归模型则可以预测图像的连续特征值。在本文案例中，我们将训练一个能够预测线性图像梯度的模型。

环境准备

安装DIGITS核心包

首先需要确保已经安装了DIGITS核心包。如果尚未安装，可以执行以下命令：

pip install -e $DIGITS_ROOT

安装图像梯度扩展插件

DIGITS通过扩展插件支持自定义数据处理和可视化功能。我们需要安装专门用于图像梯度处理的插件：

pip install $DIGITS_ROOT/plugins/data/imageGradients
pip install $DIGITS_ROOT/plugins/view/imageGradients

数据集创建

方法一：使用梯度数据扩展（推荐）

在DIGITS界面中选择"数据集"标签
点击"新建数据集 > 图像 > 梯度"
在创建页面中，可以调整图像大小等参数（建议使用128×128以获得更清晰的梯度可视化效果）
为数据集命名并点击"创建"

方法二：手动创建LMDB文件（高级）

对于需要更精细控制的情况，可以手动创建LMDB数据库：

使用提供的Python脚本创建训练和验证数据集：

./digits/dataset/images/generic/test_lmdb_creator.py -x 50 -y 50 -c 1000 /tmp/my_dataset

在DIGITS中创建通用数据集：
- 选择"数据集 > 新建数据集 > 图像 > 其他"
- 提供训练和验证的图像/标签数据库路径
- 提供训练均值图像文件路径

模型构建

框架选择

DIGITS支持多种深度学习框架，本案例提供三种实现方式：

Caffe实现

layer {
  name: "scale"
  type: "Power"
  bottom: "data"
  top: "scale"
  power_param { scale: 0.004 }
}
layer {
  name: "hidden"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "scale"
  top: "output"
  inner_product_param { num_output: 2 }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "EuclideanLoss"
  bottom: "output"
  bottom: "label"
  top: "loss"
  exclude { stage: "deploy" }
}

建议学习率设为0.001以获得平滑的学习曲线。

Torch7实现

return function(p)
    local nDim=1
    if p.inputShape then p.inputShape:apply(function(x) nDim=nDim*x end) end
    local net = nn.Sequential()
    net:add(nn.MulConstant(0.004))
    net:add(nn.View(-1):setNumInputDims(3))
    net:add(nn.Linear(nDim,2))
    return {
        model = net,
        loss = nn.MSECriterion(),
    }
end

TensorFlow实现

class UserModel(Tower):
    @model_property
    def inference(self):
        # 实现细节见完整代码
        ...
    
    @model_property
    def loss(self):
        label = tf.reshape(self.y, shape=[-1, 2]) 
        model = self.inference
        loss = digits.mse_loss(model, label)
        return loss

TensorFlow实现建议学习率设为0.01。