single-path-nas的作者用一个7x7的大卷积，来代表3x3、5x5和7x7的三种卷积，把外边一圈mask清零掉就变成了3x3或5x5，这个大的卷积成为superkernel，于是整个网络只有一种卷积，看起来是一个直筒结构。搜索空间是基于block的直筒结构，跟ProxylessNAS和FBNet一样，都采用了Inverted Bottleneck 作为cell, 层数跟MobileNetV2都是22层。每层只有两个参数 expansion rate, kernel size是需要搜索的，其他都已固定，比如22层中每层的filter number固定死了，跟FBNet一样，跟MobileNetV2比略有变化。论文中的kernel size和FBNet、 ProxylessNAS一样只有3x3和5x5两种，没有用上7x7。论文中的expansion ratio也只有3和6两种选择。kernel size 和 expansion ratio都只有2中选择，论文选择用Lightnn这篇论文中的手法，把离散选择用连续的光滑函数来表示，阈值用group Lasso term。本论文用了跟ProxylessNAS一样的手法来表达skip connection, 用一个zero layer表示。 （摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/63605721）
使用的数据集：ImageNet-1k
- 数据集大小：125G，共1000个类、125万张彩色图像
- 训练集：120G，共120万张图像
- 测试集：5G，共5万张图像
- 数据格式：RGB
- 注：数据将在src/dataset.py中处理。
采用混合精度 的训练方法，使用支持单精度和半精度数据来提高深度学习神经网络的训练速度，同时保持单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练提高计算速度、减少内存使用的同时，支持在特定硬件上训练更大的模型或实现更大批次的训练。
- 硬件（Ascend）
- 使用Ascend来搭建硬件环境。
- 框架
- 如需查看详情，请参见如下资源：
通过官方网站安装MindSpore后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：
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Ascend处理器环境运行
# 运行训练示例 python train.py --device_id=0 > train.log 2>&1 & # 运行分布式训练示例 bash ./scripts/run_train.sh [RANK_TABLE_FILE] imagenet # 运行评估示例 python eval.py --checkpoint_path ./ckpt_0 > ./eval.log 2>&1 & # 运行推理示例 bash run_infer_310.sh [MINDIR_PATH] [DATA_PATH] [DEVICE_ID]
对于分布式训练，需要提前创建JSON格式的hccl配置文件。
请遵循以下链接中的说明：
https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/utils/hccl_tools.
├── model_zoo
├── README_CN.md // Single-Path-NAS相关说明
├── scripts
│ ├──run_train.sh // 分布式到Ascend的shell脚本
│ ├──run_eval.sh // 测试脚本
│ ├──run_infer_310.sh // 310推理脚本
├── src
│ ├──lr_scheduler // 学习率相关文件夹，包含学习率变化策略的py文件
│ ├──dataset.py // 创建数据集
│ ├──CrossEntropySmooth.py // 损失函数相关
│ ├──spnasnet.py // Single-Path-NAS网络架构
│ ├──config.py // 参数配置
│ ├──utils.py // spnasnet.py的自定义网络模块
├── train.py // 训练和测试文件在config.py中可以同时配置训练参数和评估参数。
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配置single-path-nas和ImageNet-1k数据集。
'name':'imagenet' # 数据集 'pre_trained':'False' # 是否基于预训练模型训练 'num_classes':1000 # 数据集类数 'lr_init':0.26 # 初始学习率，单卡训练时设置为0.26，八卡并行训练时设置为1.5 'batch_size':128 # 训练批次大小 'epoch_size':180 # 总计训练epoch数 'momentum':0.9 # 动量 'weight_decay':1e-5 # 权重衰减值 'image_height':224 # 输入到模型的图像高度 'image_width':224 # 输入到模型的图像宽度 'data_path':'/data/ILSVRC2012_train/' # 训练数据集的绝对全路径 'val_data_path':'/data/ILSVRC2012_val/' # 评估数据集的绝对全路径 'device_target':'Ascend' # 运行设备 'device_id':0 # 用于训练或评估数据集的设备ID使用run_train.sh进行分布式训练时可以忽略。 'keep_checkpoint_max':40 # 最多保存80个ckpt模型文件 'checkpoint_path':None # checkpoint文件保存的绝对全路径
更多配置细节请参考脚本config.py。
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Ascend处理器环境运行
python train.py --device_id=0 > train.log 2>&1 &
上述python命令将在后台运行，可以通过生成的train.log文件查看结果。
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Ascend处理器环境运行
bash ./scripts/run_train.sh [RANK_TABLE_FILE] imagenet
上述shell脚本将在后台运行分布训练。
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在Ascend环境运行时评估ImageNet-1k数据集
“./ckpt_0”是保存了训练好的.ckpt模型文件的目录。
python eval.py --checkpoint_path ./ckpt_0 > ./eval.log 2>&1 & OR bash ./scripts/run_eval.sh
python export.py --ckpt_file [CKPT_FILE]在进行推理之前我们需要先导出模型。mindir可以在任意环境上导出，air模型只能在昇腾910环境上导出。以下展示了使用mindir模型执行推理的示例。
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在昇腾310上使用ImageNet-1k数据集进行推理
推理的结果保存在scripts目录下，在acc.log日志文件中可以找到类似以下的结果。
# Ascend310 inference bash run_infer_310.sh [MINDIR_PATH] [DATA_PATH] [DEVICE_ID] Total data: 50000, top1 accuracy: 0.74214, top5 accuracy: 0.91652.
| 参数 | Ascend |
|---|---|
| 模型版本 | single-path-nas |
| 资源 | Ascend 910 |
| 上传日期 | 2021-07-31 |
| MindSpore版本 | 1.2.0 |
| 数据集 | ImageNet-1k，5万张图像 |
| 训练参数 | epoch=180, batch_size=128, lr_init=0.26（单卡为0.26,八卡为1.5） |
| 优化器 | Momentum |
| 损失函数 | Softmax交叉熵 |
| 输出 | 概率 |
| 分类准确率 | 八卡：top1:74.21%,top5:91.712% |
| 速度 | 单卡：毫秒/步；八卡：87.173毫秒/步 |
| 参数 | Ascend |
|---|---|
| 模型版本 | single-path-nas |
| 资源 | Ascend 310 |
| 上传日期 | 2021-07-31 |
| MindSpore版本 | 1.2.0 |
| 数据集 | ImageNet-1k，5万张图像 |
| 分类准确率 | top1:74.214%,top5:91.652% |
| 速度 | Average time 7.67324 ms of infer_count 50000 |
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