PNASNet

渐进式神经架构搜索，或 PNAS，是一种用于学习卷积神经网络 (CNN) 结构的方法。它使用顺序模型优化 (SMBO) 策略，我们在其中搜索单元结构的空间，从简单（浅层）模型开始，逐步发展到复杂的模型，并在进行过程中剪除没有希望的结构。

我如何在图像上使用这个模型？

加载预训练模型

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('pnasnet5large', pretrained=True)
>>> model.eval()

加载和预处理图像

>>> import urllib
>>> from PIL import Image
>>> from timm.data import resolve_data_config
>>> from timm.data.transforms_factory import create_transform

>>> config = resolve_data_config({}, model=model)
>>> transform = create_transform(**config)

>>> url, filename = ("https://github.com/pytorch/hub/raw/master/images/dog.jpg", "dog.jpg")
>>> urllib.request.urlretrieve(url, filename)
>>> img = Image.open(filename).convert('RGB')
>>> tensor = transform(img).unsqueeze(0) # transform and add batch dimension

获取模型预测结果

>>> import torch
>>> with torch.no_grad():
...     out = model(tensor)
>>> probabilities = torch.nn.functional.softmax(out[0], dim=0)
>>> print(probabilities.shape)
>>> # prints: torch.Size([1000])

获取前 5 个预测类名

>>> # Get imagenet class mappings
>>> url, filename = ("https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt", "imagenet_classes.txt")
>>> urllib.request.urlretrieve(url, filename) 
>>> with open("imagenet_classes.txt", "r") as f:
...     categories = [s.strip() for s in f.readlines()]

>>> # Print top categories per image
>>> top5_prob, top5_catid = torch.topk(probabilities, 5)
>>> for i in range(top5_prob.size(0)):
...     print(categories[top5_catid[i]], top5_prob[i].item())
>>> # prints class names and probabilities like:
>>> # [('Samoyed', 0.6425196528434753), ('Pomeranian', 0.04062102362513542), ('keeshond', 0.03186424449086189), ('white wolf', 0.01739676296710968), ('Eskimo dog', 0.011717947199940681)]

将模型名称替换为您想要使用的变体，例如 pnasnet5large。您可以在此页面顶部的模型概览中找到 ID。

要使用此模型提取图像特征，请按照 timm 特征提取示例进行操作，只需更改您想要使用的模型的名称即可。

我如何微调这个模型？

您可以通过更改分类器（最后一层）来微调任何预训练模型。

>>> model = timm.create_model('pnasnet5large', pretrained=True, num_classes=NUM_FINETUNE_CLASSES)

要在您自己的数据集上进行微调，您必须编写一个训练循环或调整 timm 的训练脚本以使用您的数据集。

我如何训练这个模型？

您可以按照 timm 配方脚本从头开始训练新模型。

引用

@misc{liu2018progressive,
      title={Progressive Neural Architecture Search}, 
      author={Chenxi Liu and Barret Zoph and Maxim Neumann and Jonathon Shlens and Wei Hua and Li-Jia Li and Li Fei-Fei and Alan Yuille and Jonathan Huang and Kevin Murphy},
      year={2018},
      eprint={1712.00559},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

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