【炼丹侠】如何用GPU服务器实现ResNet训练

ResNet是一种深度卷积神经网络架构，由微软研究员Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出。ResNet旨在解决深层网络训练中的梯度消失和退化问题，使得可以训练更深、更复杂的神经网络，同时获得更好的性能。
ResNet的核心创新在于“残差块”的引入，这种块允许网络学习残差函数，即输入与期望输出之间的差异，而不是直接学习整个映射。这种思想背后的关键洞察是，通过残差连接，网络可以轻松地跳过某些层，从而在训练过程中更有效地传播梯度，减轻了梯度消失问题。这种结构也使得更深的网络相对容易训练。
ResNet的一个重要变体是带有“残差学习”的ResNet-50，其中50表示网络中的层数。ResNet-50在ImageNet图像分类任务上表现出色，成为了当时领先的模型之一。
总结ResNet的要点：

1. 残差块：引入残差块解决梯度消失问题，允许网络学习残差函数，即输入与期望输出之间的差异。
2. 解决退化问题： ResNet通过跳过某些层的方式，允许训练更深的网络，解决了退化问题，提高了网络性能。
3. ResNet-50等变体：ResNet的不同变体（如ResNet-50、ResNet-101等）在ImageNet等数据集上取得了显著的图像分类性能。
4. 在其他任务上的应用： ResNet的思想也被应用于其他计算机视觉任务，如目标检测、分割等。
   ResNet的成功为后续的深度学习研究和应用提供了重要的启示，尤其是在设计更深、更复杂的神经网络时的指导原则。
   ResNet在实际生产中具有重要作用，特别在计算机视觉领域。其创新性的残差块结构和能够训练更深层网络的能力，使得ResNet成为深度学习中的重要工具。它在图像分类、目标检测、图像分割、风格转换、图像生成、医疗影像分析和自动驾驶等任务中广泛应用。在图像分类方面，ResNet能够获得更高的准确率，用于区分和识别不同的对象和物体。在目标检测中，作为特征提取器，ResNet可以用于定位和识别图像中的物体。同时，ResNet也在医疗领域进行X射线、MRI等影像分析，帮助医生进行疾病诊断和病灶定位。在自动驾驶中，ResNet用于物体检测和识别，提高了车辆的感知和安全性。
   本次训练使用炼丹侠平台A100服务器。设置了模型训练对照组，一组为使用炼丹侠A100 GPU进行训练的ResNet18，另一组是使用炼丹侠CPU进行训练的ResNet18，本次训练的流程为定义模型、模型训练、模型总结，训练的内容是cifar10数据集。

GPU版本完整代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models

# 初始化ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 10类用于MNIST分类
model = model.cuda()  # 将模型移至GPU

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载训练数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        images = images.cuda()
        labels = labels.cuda()

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')

CPU版本代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models

# 初始化ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 10类用于MNIST分类

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载训练数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')

训练过程结果如下：

https://www.bilibili.com/video/BV1UF411S7jt/?spm_id_from=333....

ResNet是一种深度卷积神经网络架构，这种块允许网络学习输入与期望输出之间的差异，通过残差连接有效传播梯度，使得更深的网络易于训练。在本次训练过程中，通过对cifar10数据集的训练，使用A100进行加速的训练时长为132s，使用CPU进行训练的时长为3362s，时间性能提升25倍。