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利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型

 

 
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利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型


使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章《TensorFlow 增加自定义运算符》)。由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9

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这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换、运算符参数选项、多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的 bug,会导致运行时出错(运气好),或者运行时不出错但运行结果不可解释(运气不好),消耗大量时间和精力。

有没有更好的实现各种经典模型的方式?

答案是肯定的!

我们今天学习一下在 TensorFlow 之上构建的高层次 API—— TFLearn【2】。

TFLearn 是一个模块化和透明的深度学习库,构建在 TensorFlow 之上。

它为 TensorFlow 提供高层次 API,目的是便于快速搭建试验环境,同时保持对 TensorFlow 的完全透明和兼容性。


TFLearn 的一些特点:

  • 容易使用和易于理解的高层次 API 用于实现深度神经网络,附带教程和例子;

  • 通过高度模块化的内置神经网络层、正则化器、优化器等进行快速原型设计;

  • 对 TensorFlow 完全透明,所有函数都是基于 tensor,可以独立于 TFLearn 使用;

  • 强大的辅助函数,训练任意 TensorFlow 图,支持多输入、多输出和优化器;

  • 简单而美观的图可视化,关于权值、梯度、特征图等细节;

  • 无需人工干预,可使用多 CPU、多 GPU;

  • 高层次 API 目前支持最近大多数深度学习模型,像卷积网络、LSTM、BiRNN、BatchNorm、PReLU、残差网络、生成网络、增强学习…… 将来会一直更新最近的深度学习技术;

心动不如行动,我们马上就体验!在一台已经安装了 TensorFlow 的机器上(安装步骤参考之前文章《TensorFlow 1.0.0rc1 入坑记》《利用 TensorFlow 集装箱快速搭建交互式开发环境》《如何在 Windows 系统玩 TensorFlow》)直接运行以下命令:pip in

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检查安装成功:

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为了方便运行 TFLearn 附带例程,我们需要克隆 TFLearn 源码:h

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先看看如何用 TFLearn 实现 AlexNet 用于 Oxford 17 类鲜花数据集分类任务的:

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上图为论文【1】 中的 AlexNet 结构。

TFLearn 例程中实现的 AlexNet 和论文【1】中相比做了一些修改:

  • 输入图像尺寸变为 227 x 227;

  • 将 2-tower 架构改为 single-tower;

  • 最后一个分类层的输出类别数从 1000 变为 17;

运行该例程:

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该程序会自动下载 Oxford 17 flowers 数据集, 选了几个不同类别图片如下:

技术分享技术分享技术分享运行 AlexNet 模型训练截图如下:

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在另一个命令行窗口启动 TensorBoard:

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打开浏览器,输入地址:localhost:6006,打开 TensorBoard 页面,查看训练过程的准确率、loss 值变化:

技术分享AlexNet 模型可视化(之一)

技术分享(之二)

技术分享模型权值分布:

技术分享模型权值的直方图,可以看出权值训练历史:

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通过今天内容,读者可以看出使用 TFLearn 高层次 API 相比直接使用 TensorFlow 实现深度学习模型具有使用更简单、构建更快速、可视化更方便等特点,从此无需手动处理各个运算符之间的连接,解放了生产力,提高了模型设计和优化效率。

作为练习,读者可以进一步学习 TFLearn 实现其他经典深度学习模型如 VGG、Inception、NIN、ResNet 等,对比原始论文学习,相信会有更大的收获。

参考文献

【1】Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever & Geoffrey E. Hinton. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NIPS, 2012.

【2】 

 

 

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