本文基于PaddlePaddle2.0构建残差神经网络模型，解析ResNet原理，包括b1到b5各模块结构与数据维度变化。以CIFAR图像识别为例，用基础API实现模型训练与评估，设置100个轮次、批量大小512等参数，最终测试数据集准确率约80.3%，呈现了训练过程中的损失与准确度变化。

基于PaddlePaddle2.0-构建残差神经网络模型

作者：陆平

1. 建模流程

残差网络（ResNet）模型是由何凯明开发，它是2015年ImageNet ILSVRC-2015分类挑战赛的冠军模型。ResNet模型引入残差模块，它能够有效地消除由于模型层数增加而导致的梯度弥散或梯度爆炸问题。下面详细解析ResNet模型原理。

模块b1。多样本视角，设批量大小为m，输入数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 3\times 96\times 96}$Rm×3×96×96。卷积层输入通道3，输出通道64，卷积核大小7×7，移动步长2，填充0的数量3。计算得出输出行列大小为(96-7+2×3)/2+1=48.5，卷积层输出大小向下取整得48，输出数据维度为${\mathbb{R}}^{m\times 64\times 48\times 48}$Rm×64×48×48。之后进行批量归一化、激活层处理。最后，接最大池化层，其过滤器大小3×3，移动步长2，填充0的数量1。计算得出输出行列大小为(48-3+2×1)/2+1=24.5，池化层输出大小向下取整得24，输出数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 64\times 24\times 24}$Rm×64×24×24。

模块b2是残差模块，包含两阶段残差层。输入数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 64\times 24\times 24}$Rm×64×24×24。接下来，经过第一个残差层。在每个残差模块中，都依次经过卷积层、批量归一化、激活层、卷积层、批量归一化层，得到输出数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 64\times 24\times 24}$Rm×64×24×24。该输出数据与该模块原始输入数据相加后，作为第二个残差层的输入，与第一个残差层类似，得到输出数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 64\times 24\times 24}$Rm×64×24×24。

模块b3是残差模块，包含两阶段残差层。输入数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 64\times 24\times 24}$Rm×64×24×24。接下来，经过第一个残差层，得到输出数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 128\times 12\times 12}$Rm×128×12×12。由于通道数改变了，导致该输入数据维度大小与该输出不一致，不能直接相加。解决方法是用一个1×1的卷积层，对输入数据做变换，使其通道数拓展到128。之后两者进行相加，作为第二阶段残差层的输入，最终得到输出数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 128\times 12\times 12}$Rm×128×12×12。

模块b4与b5都是残差模块，与模块b3类似。每个残差模块使得行列维大小减小一半，通道数增长一倍。模块b5的最终输出数据维度大小为${\mathbb{R}}^{m\times 512\times 3\times 3}$Rm×512×3×3。接着，通过平均池化层、线性层，输出特征数量为10。

上述便是ResNet模型的正向传播过程，接着随机化初始参数，然后便可以计算出每层的结果，每次将得到m×10的矩阵作为预测结果，其中m是小批量样本数。接下来进行反向传播过程，预测结果与真实结果之间肯定存在差异，以缩减该差异作为目标，计算模型参数梯度。进行多轮迭代，便可以优化模型，使得预测结果与真实结果之间更加接近。

2. 构建残差神经网络做CIFAR图像识别

采用PaddlePaddle2.0基础API，进行模型训练与评估。

import paddleimport paddle.nn.functional as Fimport numpy as npfrom paddle.vision.transforms import Compose, Resize, Transpose, Normalize#准备数据t = Compose([Resize(size=96),Normalize(mean=[127.5, 127.5, 127.5], std=[127.5, 127.5, 127.5], data_format='HWC'),Transpose()]) #数据转换cifar10_train = paddle.vision.datasets.cifar.Cifar10(mode='train', transform=t, backend='cv2')cifar10_test = paddle.vision.datasets.cifar.Cifar10(mode=”test“, transform=t, backend='cv2')#构建模型class Residual(paddle.nn.Layer): def __init__(self, in_channel, out_channel, use_conv1x1=False, stride=1): super(Residual, self).__init__() self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channel, out_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=stride) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(out_channel, out_channel, kernel_size=3, padding=1) if use_conv1x1: #使用1x1卷积核 self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channel, out_channel, kernel_size=1, stride=stride) else: self.conv3 = None self.batchNorm1 = paddle.nn.BatchNorm2D(out_channel) self.batchNorm2 = paddle.nn.BatchNorm2D(out_channel) def forward(self, x): y = F.relu(self.batchNorm1(self.conv1(x))) y = self.batchNorm2(self.conv2(y)) if self.conv3: x = self.conv3(x) out = F.relu(y+x) #核心代码 return outdef ResNetBlock(in_channel, out_channel, num_layers, is_first=False): if is_first: assert in_channel == out_channel block_list = [] for i in range(num_layers): if i == 0 and not is_first: block_list.append(Residual(in_channel, out_channel, use_conv1x1=True, stride=2)) else: block_list.append(Residual(out_channel, out_channel)) resNetBlock = paddle.nn.Sequential(*block_list) #用*号可以把list列表展开为元素 return resNetBlockclass ResNetModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(ResNetModel, self).__init__() self.b1 = paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Conv2D(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3), paddle.nn.BatchNorm2D(64), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) self.b2 = ResNetBlock(64, 64, 2, is_first=True) self.b3 = ResNetBlock(64, 128, 2) self.b4 = ResNetBlock(128, 256, 2) self.b5 = ResNetBlock(256, 512, 2) self.AvgPool = paddle.nn.AvgPool2D(2) self.flatten = paddle.nn.Flatten() self.Linear = paddle.nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.b1(x) x = self.b2(x) x = self.b3(x) x = self.b4(x) x = self.b5(x) x = self.AvgPool(x) x = self.flatten(x) x = self.Linear(x) return xepoch_num = 100batch_size = 512learning_rate = 0.001val_acc_history = []val_loss_history = []def train(model): #开启训练模式 model.train() #优化器 opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate, parameters=model.parameters()) #数据小批量加载器 train_loader = paddle.io.DataLoader(cifar10_train, shuffle=True, batch_size=batch_size) valid_loader = paddle.io.DataLoader(cifar10_test, batch_size=batch_size) for epoch in range(epoch_num): for batch_id, data in enumerate(train_loader()): x_data = paddle.cast(data[0], 'float32') y_data = paddle.cast(data[1], 'int64') y_data = paddle.reshape(y_data, (-1, 1)) y_predict = model(x_data) loss = F.cross_entropy(y_predict, y_data) loss.backward() opt.step() opt.clear_grad() print(”训练轮次: {}; 损失: {}“.format(epoch, loss.numpy())) #启动评估模式 model.eval() accuracies = [] losses = [] for batch_id, data in enumerate(valid_loader()): x_data = paddle.cast(data[0], 'float32') y_data = paddle.cast(data[1], 'int64') y_data = paddle.reshape(y_data, (-1, 1)) y_predict = model(x_data) loss = F.cross_entropy(y_predict, y_data) acc = paddle.metric.accuracy(y_predict, y_data) accuracies.append(np.mean(acc.numpy())) losses.append(np.mean(loss.numpy())) avg_acc, avg_loss = np.mean(accuracies), np.mean(losses) print(”评估准确度为：{}；损失为：{}“.format(avg_acc, avg_loss)) val_acc_history.append(avg_acc) val_loss_history.append(avg_loss) model.train()model = ResNetModel()train(model)登录后复制

训练轮次: 0; 损失: [1.3326287]评估准确度为：0.4590533375740051；损失为：1.4742478132247925训练轮次: 1; 损失: [1.1216755]评估准确度为：0.6050781011581421；损失为：1.1032450199127197训练轮次: 2; 损失: [0.7329699]评估准确度为：0.6641716361045837；损失为：0.9522638320922852训练轮次: 3; 损失: [0.6840582]评估准确度为：0.7174115180969238；损失为：0.8360720872879028训练轮次: 4; 损失: [0.54061747]评估准确度为：0.7190716862678528；损失为：0.8681131601333618训练轮次: 5; 损失: [0.3360296]评估准确度为：0.7193589210510254；损失为：0.9287630319595337训练轮次: 6; 损失: [0.23328641]评估准确度为：0.7237706780433655；损失为：1.0101532936096191训练轮次: 7; 损失: [0.18659413]评估准确度为：0.7138327360153198；损失为：1.2213765382766724训练轮次: 8; 损失: [0.09929246]评估准确度为：0.7494600415229797；损失为：1.1099485158920288训练轮次: 9; 损失: [0.14050105]评估准确度为：0.7417279481887817；损失为：1.1338616609573364训练轮次: 10; 损失: [0.06412333]评估准确度为：0.7404871582984924；损失为：1.1939129829406738训练轮次: 11; 损失: [0.08688222]评估准确度为：0.75390625；损失为：1.1125857830047607训练轮次: 12; 损失: [0.0359116]评估准确度为：0.757192075252533；损失为：1.1698567867279053训练轮次: 13; 损失: [0.0870579]评估准确度为：0.7476849555969238；损失为：1.366117238998413训练轮次: 14; 损失: [0.0549598]评估准确度为：0.7482019662857056；损失为：1.310349941253662训练轮次: 15; 损失: [0.05735493]评估准确度为：0.7535960674285889；损失为：1.3269926309585571训练轮次: 16; 损失: [0.09850415]评估准确度为：0.750620424747467；损失为：1.3456439971923828训练轮次: 17; 损失: [0.03356194]评估准确度为：0.7497989535331726；损失为：1.3665852546691895训练轮次: 18; 损失: [0.05458164]评估准确度为：0.7720817923545837；损失为：1.2095129489898682训练轮次: 19; 损失: [0.01949521]评估准确度为：0.7599666714668274；损失为：1.3035249710083008训练轮次: 20; 损失: [0.06806032]评估准确度为：0.7588120698928833；损失为：1.3639148473739624训练轮次: 21; 损失: [0.06323621]评估准确度为：0.7355066537857056；损失为：1.5126835107803345训练轮次: 22; 损失: [0.03693628]评估准确度为：0.7480928301811218；损失为：1.3733327388763428训练轮次: 23; 损失: [0.03756324]评估准确度为：0.7719094753265381；损失为：1.2504770755767822训练轮次: 24; 损失: [0.02467982]评估准确度为：0.7637293338775635；损失为：1.3366872072219849训练轮次: 25; 损失: [0.02468643]评估准确度为：0.7613741159439087；损失为：1.429756760597229训练轮次: 26; 损失: [0.05002661]评估准确度为：0.7543255686759949；损失为：1.4312909841537476训练轮次: 27; 损失: [0.04115548]评估准确度为：0.7695772051811218；损失为：1.3264986276626587训练轮次: 28; 损失: [0.04184989]评估准确度为：0.7620978951454163；损失为：1.369117021560669训练轮次: 29; 损失: [0.04189521]评估准确度为：0.7739487886428833；损失为：1.3266767263412476训练轮次: 30; 损失: [0.03440252]评估准确度为：0.759978175163269；损失为：1.3931536674499512训练轮次: 31; 损失: [0.02010881]评估准确度为：0.7735006809234619；损失为：1.338533878326416训练轮次: 32; 损失: [0.01580902]评估准确度为：0.7678825855255127；损失为：1.3710412979125977训练轮次: 33; 损失: [0.04431158]评估准确度为：0.7515624761581421；损失为：1.6030147075653076训练轮次: 34; 损失: [0.03763511]评估准确度为：0.7640222907066345；损失为：1.364061713218689训练轮次: 35; 损失: [0.03567011]评估准确度为：0.7590130567550659；损失为：1.4065929651260376训练轮次: 36; 损失: [0.01388878]评估准确度为：0.7679170370101929；损失为：1.4347902536392212训练轮次: 37; 损失: [0.02687895]评估准确度为：0.7690774202346802；损失为：1.4978601932525635训练轮次: 38; 损失: [0.02075532]评估准确度为：0.7591624855995178；损失为：1.4528758525848389训练轮次: 39; 损失: [0.01875045]评估准确度为：0.7669117450714111；损失为：1.355019450187683训练轮次: 40; 损失: [0.0064705]评估准确度为：0.7734891772270203；损失为：1.3700499534606934训练轮次: 41; 损失: [0.01330751]评估准确度为：0.7698012590408325；损失为：1.425915241241455训练轮次: 42; 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经过100轮epoch训练，模型在测试数据集上的准确率大约为80.3%。