MindSpore图像分类训练resnet50实现

MindSpore深度学习框架实战：图像分类与迁移学习
最新推荐文章于 2024-07-20 23:07:08 发布
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#python #人工智能

本文介绍了MindSpore深度学习框架的使用，包括环境配置、数据加载、模型训练与验证、迁移学习以及模型测试和导出。作者通过训练一个识别哈士奇和拉布拉多犬的二分类模型，详细展示了MindSpore的API应用，如数据增强、模型构建、优化器和损失函数设定，并提供了模型训练和推理的代码示例。此外，还探讨了如何利用迁移学习提升模型性能，并导出模型以供部署。

目录

一、mindspore简介

二、训练环境

三、数据集与数据加载

四、模型训练和验证

五、迁移学习

六、模型测试和导出

一、mindspore简介

         MindSpore是华为开源的全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标，其中易开发表现为API友好、调试难度低，高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率，全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。

       MindSpore支持的Windows和linux系统，其中Windows版本仅支持CPU运行，linux版本则支持GPU和NPU（华为昇腾系列处理器）。

       MindSpore官网地址：https://www.mindspore.cn/。官网包含了安装说明、教程、文档、官方开源模型等资源，方便初学者快速入门。

二、训练环境

硬件环境：cpu（i7-1165G7）、内存1

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ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。下图是在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图，由图中数据可以看出，56层网络比20层网络训练误差和测试误差更大，随着网络的加深，其误差并没有如预想的一样减小。
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