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文档首页> AI开发平台ModelArts> AI Gallery> 预置AI算法(官方发布)> 图像分类> ResNet50_AdaInfer(图像分类/TensorFlow/推理自优化)
更新时间:2021-10-14 GMT+08:00
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ResNet50_AdaInfer(图像分类/TensorFlow/推理自优化)

概述

ResNet50_AdaInfer(ResNet_v1_50 Adaptive Inference,推理自优化)相比普通ResNet_v1_50模型除了基本的训练外,在推理阶段此模型还增加了自优化数据环境的特性。当实际的推理数据与训练数据集分布差别很大,在模型推理时模型效果差、精度低时,该模型可以适应新的数据集,根据新数据集进行模型参数调整,在实际推理数据上进行第二次训练,但是由于这个自优化过程为无监督训练过程,提升效果与监督训练有差异。

单击此处订阅算法。

训练

  • 算法基本信息
    • 适用场景:图像分类
    • 支持的框架引擎:Tensorflow-1.13.1-python3.6
    • 自优化特性:
      • 默认要求100张无标注数据集,由推理脚本中的“couter_thed”参数控制(默认为100,只有大于0时才会训练)。
      • 自优化训练过程默认使用“batch_size=4”,由推理脚本中的“batch_size”参数控制。

      注意事项:在推理阶段当传输的图片数量累计到“couter_thed”阈值时,会启动模型自优化训练,此时如果是CPU的推理,对推理时延影响较大。当使用20张图,batch_size=4时,不同资源规格的时延影响如下表所示。

      任务类型

      CPU

      k80-GPU

      图像分类

      1s

      0.24s

  • 训练输出文件
    训练完成后的输出文件如下所示。
     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    |- om    
      |- model      
        |- index      
          |- customize_service_d310.py  
    |- model    
      |- variables      
        |- variables.data-00000-of-00001      
        |- variables.index    
      |- customize_service.py    
      |- index    
      |- config.json    
      |- saved_model.pb  
    |- frozen_graph    
      |- insert_op_conf.cfg    
      |- model.pb  
    |- checkpoint  
    |- model.ckpt-xxx  
    |- ...  
    |- best_checkpoint  
    |- best_model.ckpt-xxx  
    |- ...  
    |- events...  
    |- graph.pbtxt
    

推理案例

在推理过程,默认接收到100张数据时,便进行自优化模型的训练(该过程为无监督训练,无需标注数据集)。

在batch_size=4,且测试数据为100时,使用普通推理和自优化算法推理中的精度(ACC)对比。

源数据域训练

目标数据域测试

使用普通算法推理的精度

使用自优化算法推理的精度

lego1

lego2

0.7596

0.8035

lego1

lego3

0.1482

0.5976

office 31

webcam

0.4559

0.5013

office 31

dslr

0.4447

0.509

源数据域训练使用office 31,目标数据域测试使用webcam数据集的情况下。在不同推理图片数量的情况下,普通算法与自优化算法的推理精度(ACC)对比。

推理图片数量(couter_thed)

全量测试集(推理自优化算法)

全量测试集(普通算法)

20

0.7597

0.761

50

0.7799

0.761

100

0.785

0.761

150

0.7962

0.761

200

0.7962

0.761

250

0.8

0.761

300

0.7962

0.761

all

0.8

0.761

使用lego1作为源数据域训练,lego2作为目标数据域测试,在不同推理图片数量的情况下,普通算法与自优化算法的推理精度(ACC)对比。

推理图片数量(couter_thed)

全量测试集(推理自优化算法)

全量测试集(普通算法)

50

0.6513

0.4953

100

0.6549

0.4953

150

0.6432

0.4953

200

0.6667

0.4953

250

0.662

0.4953

300

0.6596

0.4953

all

0.662

0.4953

GPU/CPU推理

“元模型来源”选择“从训练中选择”,选择训练作业及版本。

推理配置文件“model/config.json”,默认使用CPU推理镜像(runtime:tf1.xx-python3.x-cpu)。若使用GPU推理,导入模型之前需修改“model/config.json”文件,将runtime字段修改为“tf1.xx-python3.x-gpu”

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