MindSpore-ResNet50图像分类
CIFAR-10数据集
CIFAR-10数据集是一个广泛使用的图像分类数据集，它包含了60,000张32x32的RGB彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图像。这些类别包括飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、青蛙（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车（truck）。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像，适合用于训练和验证机器学习模型。
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。问题如下：
ResNet网络提出了残差网络结构(Residual Network)来减轻退化问题，使用ResNet网络可以实现搭建较深的网络结构（突破1000层）。论文中使用ResNet网络在CIFAR-10数据集上的训练误差与测试误差图如下图所示，图中虚线表示训练误差，实线表示测试误差。由图中数据可以看出，ResNet网络层数越深，其训练误差和测试误差越小。
ResNet50实践
环境准备
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14数据集准备
# 准备数据
from download import download
url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/cifar-10-binary.tar.gz"
download(url, "./datasets-cifar10-bin", kind="tar.gz", replace=True)
# 加载数据并进行数据增强
import mindspore as ms
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision
import mindspore.dataset.transforms as transforms
from mindspore import dtype as mstype
data_dir = "./datasets-cifar10-bin/cifar-10-batches-bin" # 数据集根目录
batch_size = 256 # 批量大小
image_size = 32 # 训练图像空间大小
workers = 4 # 并行线程个数
num_classes = 10 # 分类数量
def create_dataset_cifar10(dataset_dir, usage, resize, batch_size, workers):
data_set = ds.Cifar10Dataset(dataset_dir=dataset_dir,
usage=usage,
num_parallel_workers=workers,
shuffle=True)
trans = []
if usage == "train":
trans += [
vision.RandomCrop((32, 32), (4, 4, 4, 4)),
vision.RandomHorizontalFlip(prob=0.5)
]
trans += [
vision.Resize(resize),
vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0.0),
vision.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010]),
vision.HWC2CHW()
]
target_trans = transforms.TypeCast(mstype.int32)
# 数据映射操作
data_set = data_set.map(operations=trans,
input_columns='image',
num_parallel_workers=workers)
data_set = data_set.map(operations=target_trans,
input_columns='label',
num_parallel_workers=workers)
# 批量操作
data_set = data_set.batch(batch_size)
return data_set
# 获取处理后的训练与测试数据集
dataset_train = create_dataset_cifar10(dataset_dir=data_dir,
usage="train",
resize=image_size,
batch_size=batch_size,
workers=workers)
step_size_train = dataset_train.get_dataset_size()
dataset_val = create_dataset_cifar10(dataset_dir=data_dir,
usage="test",
resize=image_size,
batch_size=batch_size,
workers=workers)
step_size_val = dataset_val.get_dataset_size()
# 对训练数据集进行可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data_iter = next(dataset_train.create_dict_iterator())
images = data_iter["image"].asnumpy()
labels = data_iter["label"].asnumpy()
print(f"Image shape: {images.shape}, Label sh
