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cs20_6-1

时间:2019-02-13 18:13:10      阅读:186      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:doc   NPU   ng2   lib   完全   UNC   ESS   二次   convnet   

1. ConvNet

1.1 一些小知识点

  1. tf中的tf.nn.conv2d的几个新感悟

    tf.nn.conv2d(
        input,
        filter,
        strides,
        padding,
        use_cudnn_on_gpu=True,
        data_format='NHWC',
        dilations=[1, 1, 1, 1],
        name=None
    )
    
    Input: Batch size (N) x Height (H) x Width (W) x Channels (C)
    Filter: Height x Width x Input Channels x Output Channels
    (e.g. [5, 5, 3, 64])
    Strides: 4 element 1-D tensor, strides in each direction
    (often [1, 1, 1, 1] or [1, 2, 2, 1])
    Padding: 'SAME' or 'VALID'
    Dilations: The dilation factor. If set to k > 1, there will be k-1 skipped cells between each filter element on that dimension.
    Data_format: default to NHWC
    • Strides often [1,x, x, 1]: 因为stride 分别指定:batch, w, h, c 四个方向上的滑动,一般情况下我们肯定不想跳过某些batch和channel,所以1-th, 4-th一般是1. w & h 方向就根据情况来(但是现在一般是1 or 2)
    • Padding: ‘SAME‘ or ‘VALID‘, SAME指的是通过 pad zero 来确保卷积前后的w x h 不变;VALID就是不确保,按照那个cs231n公式来计算卷积后结果
    • Dilations: 用来实现膨胀卷积,一般 1-th, 4-th 都是1,原因同上面的stride(一般不想跳过某些batch, channel),就算膨胀卷积运算,一般也只是跳过 w, h 方向上的一些值
  2. 更多类型的conv

    conv2d/depthwise_conv2d/separable_conv2d

  3. 一个卷积核滤波的例子:学习使用 tf.image 和 传统DIP的滤波操作

  4. 本实验主要用到是:tf.nn.xxx,定位是:中层API (middle-level)

1.2 CNN with MNIST

  1. 网络结构图

    技术图片

  2. 之前的一些知识点

    • It’s also important to use variable scope so we can have variables with the same names for different layers (scope都有隔离变量作用域的功能): e.g. ‘conv1/weights’, ‘conv2/weights’

    • 公用的功能要写成重用的方式:函数func/类class/乃至更高的抽象

    • 由Conv/Pool进FC之前,应该把feature volume拉直为一个1-d vector(flattern),又因为一般是一个batch输入,所以应该是 2-d tensor(第一维是batch_size, 第二维为拉直的vector)

    • Conv后紧跟着relu, FC后面也可以接relu, Dropout紧跟在FC后面(除了最后一层加了softmax用于分类的FC除外)

    • 实践中何时validation ? :往往是刚刚training一个epoch后立刻做下validation,甚至交替时间更短:During training, we alternate between training an epoch and evaluating the accuracy on the test set(有时候也在val set上做validation). We will track both the training loss and test accuracy on Tensorboard.

    • eval: Count the number of right predictions in a batch

    • tf.argmax() 的使用:

      # tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。
      
      import tensorflow as tf
      import numpy as np
      
      A = [[1,3,4,5,6]]
      B = [[1,3,4], [2,4,1]]
      
      with tf.Session() as sess:
          print(sess.run(tf.argmax(A, 1))) # [4]
          print(sess.run(tf.argmax(B, 1))) # [2 1]
  3. 上次以及这次一些奇怪的错误

    • tensorboard中的logdir,要么完全使用全路径(从根/开始),要么使用(.., . 这样的)相对路径,即使tensorboard命令执行的路径当前有dir_A,也不知道直接写 "dir_A",也必须写 "./dir_A"

      关于这个bug,我感觉是tensorboard里面实现问题,反正按照上述要求写就不会错

    • 还有一个是tf(我是tf 1.12)的非常容易犯的错误(由于saver和旧的ckpt的不一致导致的):

      Key conv_1/bias not found in checkpoint

      我第一次训练的时候,写的variable_scope name是conv1,所以对应有conv1/bias,然后training的结果ckpt也保存了。第二次我想要再次训练这个model,所以直接加载上次的ckpt,但是再次训练前我修改了variable_scope name为 conv_1, 所以计算图现在是conv_1/bias,而上一次training的ckpt是 conv1/bias,所以显示旧的ckpt上的tensor在目前的计算图上找不到

      所以,解决方案有2:(1)把所有的tensor都改回去,和旧的ckpt中的graph定义完全一致;(2)清空旧的ckpt,不加载旧的ckpt,从零开始再训练一次

    • 想起之前遇到pycharm的一个bug: A.py引入同目录下B.py但是pycahrm现实找不到B,解决方法:把A,B所在目录右键,然后 "mark directory as Resource Root" (感觉这算是pycharm的一个小bug ?)

    • 关于coding中,个人对于 l (小写L)和 1(数字1), 个人感觉:如果非要写 conv 1 ,就写成 conv_1提醒自己后面的是数字1,不然很容易混淆 数字 1 和 小写L的l

1.3 tf.layer

  1. 定位:Higher level libraries like Keras, Sonnet
  2. 一些api初步熟悉:tf.layers.conv2d, tf.layers.max_pooling2d, tf.layers.dense, tf.layers.dropout
  3. 有点奇怪:几乎一样的逻辑,Layer版的抖动很大,而且loss偏小,难道tf.nn与tf.layer两个版本代码有啥根本区别吗?有时间再对比下,TODO

1.4 参考

cs20_6-1

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原文地址:https://www.cnblogs.com/LS1314/p/10371212.html

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