專欄介紹：Paddle Fluid 是用來讓用戶像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一樣執(zhí)行程序。在這些系統(tǒng)中，不再有模型這個概念，應(yīng)用也不再包含一個用于描述 Operator 圖或者一系列層的符號描述，而是像通用程序那樣描述訓(xùn)練或者預(yù)測的過程。

本專欄將推出一系列技術(shù)文章，從框架的概念、使用上對比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid，為對 PaddlePaddle 感興趣的同學(xué)提供一些指導(dǎo)。

視覺（vision）、自然語言處理（Nature Language Processing, NLP）、語音（Speech）是深度學(xué)習(xí)研究的三大方向。三大領(lǐng)域各自都誕生了若干經(jīng)典的模塊，用來建模該領(lǐng)域數(shù)據(jù)所蘊含的不同特性的模式。上一篇文章介紹了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的設(shè)計和核心概念，這一篇我們從圖像任務(wù)開始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 來寫一個完全相同的網(wǎng)絡(luò)，通過這種方式了解我們的使用經(jīng)驗如何在不同平臺之間遷移，從而幫助我們選擇便利的工具，集中于機器學(xué)習(xí)任務(wù)本身。?

這一篇我們使用圖像分類中的 SE_ResNeXt [1][2] 作為實踐任務(wù)。?

SE 全稱 Sequeeze-and-Excitation，SE block 并不是一個完整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而是一個子結(jié)構(gòu)，可以嵌到其他分類或檢測模型中。SENet block 和 ResNeXt 的結(jié)合在 ILSVRC 2017 的分類項目中取得 了第一名的成績。在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上將 top-5 錯誤率從原先的最好成績 2.991% 降低到 2.251%。

如何使用代碼

本篇文章配套有完整可運行的代碼，代碼包括以下幾個文件：

在終端運行下面的命令便可以使用 PaddleFluid 進行模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練過程如果未在當(dāng)前工作目錄下的 cifar-10-batches-py 目錄中檢測到訓(xùn)練數(shù)據(jù)（無需手動創(chuàng)建 cifar-10-batches-py 文件夾），會自動從網(wǎng)絡(luò)中下載訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)。

python?SE_ResNeXt_fluid.py

在命令行運行下面的命令便可以使用 TensorFlow 進行模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練中模型驗證以及模型保存：

python?SE_ResNeXt_tensorflow.py

注：本系列的最新代碼，可以在 github 上的 TF2Fluid [3] 中隨時 獲取。

背景介紹

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像類任務(wù)上取得了巨大的突破。卷積核作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，通常被看做是在局部感受野上將空間上（spatial）的信息和通道（channel）上的信息進行聚合的信息聚合體。 通常，一個卷積 Block 由卷積層、非線性層和下采樣層（Pooling 層）構(gòu)成，一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則由一系列堆疊的卷積 block 構(gòu)成。隨著卷積 Block 的層數(shù)的加深，感受野也在不斷擴大，最終達(dá)到從全局感受野上捕獲圖像的特征來進行圖像的描述的目標(biāo)。?

Squeeze-and-Excitation （SE）模塊?

圖像領(lǐng)域很多研究工作從不同角度出發(fā)研究如何構(gòu)建更加強有力的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像特征。例如，如 Inception 結(jié)構(gòu)中嵌入了多尺度信息：使用多個不同卷積核，聚合多種不同感受野上的特征來獲得性能增益；將 Attention 機制引入到空間（spatial）維度上等，都獲得了相當(dāng)不錯的成果。

除了上角度，很自然會想到，是否可以從考慮特征通道（channel）之間的關(guān)系出發(fā)，增強網(wǎng)絡(luò)性能？這正是 Squeeze-and-Excitation 模塊的設(shè)計動機。?

SE block 由兩個非常關(guān)鍵的操作，Squeeze 和 Excitation 構(gòu)成， 其核心思想是：顯式地建模特征通道之間的相互依賴關(guān)系，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)的方式來獲取每個特征通道的重要程度，然后依照這個重要程度去提升有用的特征（有用 feature map 權(quán)重增大 ）并抑制對當(dāng)前任務(wù)用處不大的特征（無效或效果小的 feature map 權(quán)重減小），達(dá)到更好的模型效果。?

下圖是 SE Block 示意圖，來自 參考文獻(xiàn) [1] 中的 Figure 1。

▲?圖 1. SE block示意圖

Squeeze 操作，圖 1 中的：?

通過一個全局的 pooling 操作，沿著空間維度進行特征壓縮，將每個二維的特征通道（channel）變成一個實數(shù)。這個實數(shù)一定程度上具有全局的感受野。Squeeze 操作的輸出維度和輸入 feature map 的特征通道數(shù)完全相等，表征著在特征通道維度上響應(yīng)的全局分布，Squeeze 使得靠近輸入的層也可以獲得全局的感受野，這在很多任務(wù)中都是非常有用。?

Excitation 操作，圖 1 中的：?

類似與門機制。通過參數(shù)WW的作用，為每個特征通道學(xué)習(xí)一個權(quán)重，其中 可學(xué)習(xí)參數(shù)WW用來顯式地建模特征通道間的相關(guān)性。?

Scale 加權(quán)操作：?

最后一步，將 Excitation 的輸出的權(quán)重看做是經(jīng)過特征選擇后每個特征通道的重要性，然后通過 scale 逐通道對原始特征進行 reweight，完成在通道維度上的對原始特征的重標(biāo)定（recalibration）。?

當(dāng) SE block 嵌入原有一些分類網(wǎng)絡(luò)中時，不可避免會增加需要學(xué)習(xí)的參數(shù)和 引入計算量，但是 SE block 帶來的計算量較低，效果面改善依然非常可觀，對大多數(shù)任務(wù)還是可以接受。?

SE模塊和Residual Connection疊加?

圖 2 是 SE 模塊和 ResNet 中的 Residual Connection 進行疊加的原理示意圖，來自參考文獻(xiàn) [1] 中的 Figure 3。

▲?圖 2. SE 模塊與Residual Connection疊加

SE 模塊可以嵌入到含有 Residual Connection 的 ResNet 的模型中，圖 2 右是 SE 疊加 Residual Connection 的示意圖。論文中建議在 Residual Connection 的跨層連接進行 Addition 操作前，而不是 Addition 操作之后疊加 SE 模塊：前對分支上 Residual 的特征進行了特征重標(biāo)定（recalibration），是由于如果主干上存在 0 ~ 1 的 scale 操作（extraction 步驟），在網(wǎng)絡(luò)較深時候，反向傳播算法進行到網(wǎng)絡(luò)靠近輸入層時，容易出現(xiàn)梯度消散的情況，導(dǎo)致模型難以優(yōu)化。?

ResNeXt 模型結(jié)構(gòu)?

深度學(xué)習(xí)方法想要提高模型的準(zhǔn)確率，通常會選擇加深或加寬網(wǎng)絡(luò)。但是隨著網(wǎng)絡(luò)深度或者寬度的增加，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（例如：特征通道數(shù)，filter size 等）量也顯著增加，計算開銷增大。ResNeXt 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計的初衷是希望在不增加參數(shù)復(fù)雜度的前提下，提高網(wǎng)絡(luò)的性能，同時還減少了超參數(shù)的數(shù)量。?

在引出 ResNeXt 網(wǎng)絡(luò)之前，我們首先回顧圖像分類領(lǐng)域兩個非常重要的工作：VGG 和 Inception 網(wǎng)絡(luò)（這兩個網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計細(xì)節(jié) PaddleBook 的圖像分類 [4] 一節(jié)有詳細(xì)的介紹）。VGG 網(wǎng)絡(luò)通過堆疊相同形狀的網(wǎng)絡(luò)模塊，這一簡單策略來構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)，之后的 ResNet 也同樣使用了這一策略。這個策略降低了超參數(shù)的選擇，在許多不同的數(shù)據(jù)集和任務(wù)上依然 有效工作，展示了很好的魯棒性。?

Inception 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)果經(jīng)過精心設(shè)計，遵循：split-transform-merge 策略。在一個 Inception 模型中：（1）split：輸入通過 1×1卷積被切分到幾個低維 feature map；（2）transform：split 步驟的輸出經(jīng)過一組（多個）filter size 不同的特定濾波器（filters）映射變換；（3）merge：通過 concatenation 將 transform 步驟的結(jié)果融合到一起。

Inception 模型期望通過較低的計算量來近似大的密集的濾波器的表達(dá)能力。盡管 Inception 模型的精度很好，但是每個 Inception 模塊要量身定制濾波器數(shù)量、尺寸，模塊在每一階段都要改變，特別是當(dāng) Inception 模塊用于新的數(shù)據(jù)或者任務(wù)時如何修改沒有特別通用的方法。?

ResNeXt 綜合了 VGG 和 Inception 各自的優(yōu)點，提出了一個簡單架構(gòu)：采用? VGG/ResNets 重復(fù)相同網(wǎng)絡(luò)層的策略，以一種簡單可擴展的方式延續(xù) split-transform-merge 策略，整個網(wǎng)絡(luò)的 building block 都是一樣的，不用在每個 stage 里對每個 building block 的超參數(shù)進行調(diào)整，只用一個結(jié)構(gòu)相同的 building block，重復(fù)堆疊即可形成整個網(wǎng)絡(luò)。?

實圖 3 來自參考文獻(xiàn) [2] 中的Figure 1，展示了 ResNeXt 網(wǎng)絡(luò)的基本 building block。

▲?圖 3. ResNeXt網(wǎng)絡(luò)的基本building block

解釋圖 3 之前要先介紹一個名詞 cardinality，是指 building block 中變換集合的大小（the size of the set of transformation）。圖 3 中 cardinality=32，將左邊的 64 個卷積核分成了右邊 32 條不同 path，最后將 32 個 path 的輸出向量的所有通道對應(yīng)位置相加，再與 Residual connection 相加。?

圖 3 再結(jié)合上一節(jié)中介紹的“SE 模塊和 Residual Connection 疊加”，便構(gòu)成了最終的 SE_ResNeXt 網(wǎng)絡(luò)的 building block，重復(fù)堆疊即可形成整個 ResNeXt。

CIFAR-10 數(shù)據(jù)集介紹

至此，介紹完 ResNeXt 模型的模型原理和基本結(jié)構(gòu)，我們準(zhǔn)備開始分別使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 構(gòu)建訓(xùn)練任務(wù)。

這一篇我們使用 cifar10 數(shù)據(jù)集 [5][6] 作為實驗數(shù)據(jù)。cifar-10 數(shù)據(jù)集包含 60000 個 32*32 的彩色圖像，共有 10 類，圖 4 是 cifar10 數(shù)據(jù)集的 10 個類別。圖 4 是 cifar-10 數(shù)據(jù)集的 10 個類別示意圖。

▲?圖 4. cifar10數(shù)據(jù)集

cifar10 數(shù)據(jù)集有 50000 個訓(xùn)練圖像和 10000 個測試圖像，被劃分為 5 個訓(xùn)練塊和 1 個測試塊，每個塊有 10000 個圖像。測試塊包含從每類隨機選擇的 1000 個圖像。

下載數(shù)據(jù)

運行訓(xùn)練程序時， 如果在當(dāng)前執(zhí)行目錄下沒有?cifar-10-batches-py 目錄，或是?cifar-10-batches-py 目錄下沒有已經(jīng)下載好的數(shù)據(jù)，PaddleFluid 和 TensorFlow 的數(shù)據(jù)讀取模塊會調(diào)用 data_utils [7] 中的 download_data 方法自動 從網(wǎng)站上下載 cifar-10 數(shù)據(jù)集，無需手動下載。

加載cifar-10數(shù)據(jù)集

PaddleFluid?

1. 定義網(wǎng)絡(luò)的輸入層：

上一篇基本使用概念中介紹過 PaddleFluid 模型通過 fluid.layers.data 來接收輸入數(shù)據(jù)。圖像分類網(wǎng)絡(luò)以圖片以及圖片對應(yīng)的類別標(biāo)簽作為網(wǎng)絡(luò)的輸入：

IMG_SHAPE?=?[3,?32,?32]

images?=?fluid.layers.data(name="image",?shape=IMG_SHAPE,?dtype="float32")
labels?=?fluid.layers.data(name="label",?shape=[1],?dtype="int64")

在上面的代碼片段中， fluid.layers.data 中指定的 shape 無需顯示地指定第 0 維 batch size，框架會自動補充第 0 維，并在運行時填充正確的 batch size。?

一副圖片是一個 3-D Tensor。PaddleFluid 中卷積操作使用 channel-first 的數(shù)據(jù)輸入格式。因此在接收 原始圖像 數(shù)據(jù)時，shape 的三個維度其含義分別是：channel、圖片的寬度以及圖片的高度。?

2. 使用 python 語言編寫的 data reader 函數(shù)?

PaddleFluid 中通過 DataFeeder 接口來為對應(yīng)的 ?fluid.data.layersfeed 數(shù)據(jù)，調(diào)用方式如下：

train_reader?=?paddle.batch(train_data(),?batch_size=conf.batch_size)
feeder?=?fluid.DataFeeder(place=place,?feed_list=[images,?labels])

在上面的代碼片段中：?

1. 僅需要用戶編寫 train_data() 這樣一個 python 的 generator。這個函數(shù) 是 PaddleFluid 要求提供的 data reader 接口，函數(shù)名字不限。?

2. 實現(xiàn)這個 data reader 接口時只需要考慮：如何從原始數(shù)據(jù)文件中讀取數(shù)據(jù)，返回一條以 numpy ndarrary 格式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

3. 調(diào)用 paddle.batch(train_data(), batch_size=conf.batch_size) 接口會將數(shù)據(jù)首先讀入一個 pool 中，進行 shuffle，然后從 pool 中依次取一個一個的 mini-batch。?

完整代碼請參考?train_data() [8]，這里不再直接粘貼代碼片段。

TensorFlow?

1. 定義 placeholder?

在 TensorFlow 中，通過定義 placeholder 這樣一個特殊的 Tensor 來接受輸入數(shù)據(jù)。

IMG_SHAPE?=?[3,?32,?32]
LBL_COUNT?=?10

images?=?tf.placeholder(
????tf.float32,?shape=[None,?IMG_SHAPE[1],?IMG_SHAPE[2],?IMG_SHAPE[0]])
labels?=?tf.placeholder(tf.float32,?shape=[None,?LBL_COUNT])

需要注意的是：?

TensorFlow 中的卷積操作默認(rèn)使用 channel-last 數(shù)據(jù)格式（ 也可以在調(diào)用卷積的接口中使用 channel-first 的數(shù)據(jù)格式），images 這個 placeholder 的 shape 和 PaddleFluid 中 images 形狀不同。?

在 placeholder 中，batch size 這樣運行時才可以確定具體數(shù)值的維度使用 None 代替。

2. 通過 feeding 字典為placeholder 提供數(shù)據(jù)?

TensorFlow 通過 session 管理運行一個計算圖，在 調(diào)用 session 的 run 方法時，提供一個 feeding 字典，將 mini-batch 數(shù)據(jù) feed 給 placeholder。?

下面的代碼片實現(xiàn)了 加載 cifar-10 數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

image_train,?label_train?=?train_data()
image_test,?label_test?=?train_data()
total_train_sample?=?len(image_train)

for?epoch?in?range(1,?conf.total_epochs?+?1):
????????for?batch_id,?start_index?in?enumerate(
????????????????range(0,?total_train_sample,?conf.batch_size)):
????????????end_index?=?min(start_index?+?conf.batch_size,
????????????????????????????total_train_sample)
????????????batch_image?=?image_train[start_index:end_index]
????????????batch_label?=?label_train[start_index:end_index]

????????????train_feed_dict?=?{
????????????????images:?batch_image,
????????????????labels:?batch_label,
???????????????......
????????????}

上面代碼片段中的 train_data() [7]?完成了原始數(shù)據(jù)的讀取。與 PaddleFluid 中只需考慮讀取一條數(shù)據(jù)由框架完成組 batch 不同，train_data 讀取所有數(shù)據(jù)，由用戶程序控制 shuffle 和組 batch。

構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

使用不同深度學(xué)習(xí)框架的核心就是使用框架提供的算子構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。PaddleFluid 和 TensorFlow 各自提供的基本算子的詳細(xì)說明，可以在各自官網(wǎng)獲取。

這一篇提供了代碼文件 SE_ResNeXt_fluid.py [9] 和 SE_ResNeXt_tensorflow.py [10] 分別是用 PaddleFluid 和 TensorFlow 寫成的 ResNeXt 網(wǎng)絡(luò)，兩個文件中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)完全相同，并且代碼結(jié)構(gòu)也完全相同。核心都是 SE_ResNeXt 這個類，如下面代碼片段所示：

class?SE_ResNeXt(object):
????def?__init__(self,?x,?num_block,?depth,?out_dims,?cardinality,
?????????????????reduction_ratio,?is_training):
????????...

????def?transform_layer(self,?x,?stride,?depth):
????????...

????def?split_layer(self,?input_x,?stride,?depth,?layer_name,?cardinality):
????????...

????def?transition_layer(self,?x,?out_dim):
????????...

????def?squeeze_excitation_layer(self,?input_x,?out_dim,?reduction_ratio):
????????...

????def?residual_layer(self,?input_x,?out_dim,?layer_num,?cardinality,?depth,
???????????????????????reduction_ratio,?num_block):
????????...

????def?build_SEnet(self,?input_x):
????????...

SE_ResNeXt_fluid.py [9]?和 SE_ResNeXt_tensorflow.py [10]?中 SE_ResNeXt 類有著完全相同的成員函數(shù)，可以通過對比在兩個平臺下實現(xiàn)同樣功能的代碼，了解如何使用經(jīng)驗如何在兩個平臺之間遷移。

2-D卷積層使用差異?

2-D 卷積是圖像任務(wù)中的一個重要操作，卷積核在 2 個軸向上平移，卷積核的每個元素與被卷積圖像對應(yīng)位置相乘，再求和。卷積核的不斷移動會輸出一個新的圖像，這個圖像完全由卷積核在各個位置時的乘積求和的結(jié)果組成。圖 5 是當(dāng)輸入圖像是 4-D Tensor 時（batch size 這里固定是 1，也就是 4-D Tensor 的第一維固定為 1），2-D 卷積的可視化計算過程。

▲?圖 5. RGB 3通道圖像輸入上的2-D卷積

作者 : Martin G?rner / Twitter: @martin_gorner?

卷積計算的一些細(xì)節(jié)在 PaddleFluid 和 TensorFlow 中略有不同，在這里我們稍作解釋。?

下面是 PaddleFluid 2-D 卷積調(diào)用接口：

fluid.layers.conv2d(
??input,
??num_filters,
??filter_size,
??stride=1,
??padding=0,
??dilation=1,
??groups=None,
??act=None,
??...)

1. 在PaddleFluid卷積使用"channel-first"輸入數(shù)據(jù)格式，也就是常說的“NCHW”格式。

如果輸入圖像是“channel-last”格式，可以在卷積操作之前加入 fluid.layers.transpose operator，對輸入數(shù)據(jù)的各個軸進行換序。?

2. PaddleFluid 中卷積計算的 padding 屬性用戶需要自己進行計算，最終輸出圖像的 height 和 width 由下面公式計算得到：

?padding 屬性 可以接受一個含有兩個元素的 python list，分別指定對圖像 height 方向和 width 方向填充。如果 padding 是一個整型數(shù)而不是一個 list 使，認(rèn)為 height 和 width 方向填充相同多個 0。?

這個邏輯同樣適用于 stride 和 dilation 參數(shù)。

下面是 TensorFlow 2-D 卷積調(diào)用接口：

tf.layers.conv2d(
??inputs,
??filters,
??kernel_size,
??strides=(1,?1),
??padding='valid',
??data_format='channels_last'
??...)

1. 在 TensorFlow 卷積默認(rèn)使用"channel-last"輸入數(shù)據(jù)格式，也就是常說的“NHWC”格式。

2. TensorFlow 中卷積計算的 padding 屬性可以指定兩種模式：“valid”：不填充；"same"：卷積計算完畢輸出圖像的寬度和高度與輸入圖像相同。

正則項使用差異

L2 正則項作為預(yù)防過擬合的手段之一，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中有著重要作用。PaddleFluid 平臺和 TensorFlow 中添加 L2 正則的 使用接口略有不同。?

PaddleFluid?

在 PaddleFluid 中使用 L2 正則這樣的標(biāo)準(zhǔn)正則項較為簡單，L2 正則作為 optimizer 的一個參數(shù)，直接傳遞正則項系數(shù)即可。

optimizer?=?fluid.optimizer.Momentum(
????learning_rate=conf.learning_rate,
????momentum=0.9,
????regularization=fluid.regularizer.L2Decay(conf.weight_decay))

TensorFlow

在 TensorFlow 中，L2 正則作為損失函數(shù)的一部分，需要顯示地為網(wǎng)絡(luò)中每一個需要添加 L2 正則項的可學(xué)習(xí)參數(shù)添加 L2 正則。

l2_loss?=?tf.add_n([tf.nn.l2_loss(var)?for?var?in?tf.trainable_variables()])

optimizer?=?tf.train.MomentumOptimizer(
????learning_rate=learning_rate,
????momentum=conf.momentum,
????use_nesterov=conf.use_nesterov)
train?=?optimizer.minimize(cost?+?l2_loss?*?conf.weight_decay)

以上部分是 PaddleFluid 和 TensorFlow 使用中需要關(guān)注的一些差異，ResNeXt 模型在 兩個平臺訓(xùn)練的其它接口調(diào)用細(xì)節(jié)，可以在代碼 SE_ResNeXt_fluid.py 和 SE_ResNeXt_tensorflow.py 中找到，這里不再粘貼所有代碼，整個過程都遵循：?

• 定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；?

• 加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

• 在一個 for 循環(huán)中讀取 一個一個 mini-batch 數(shù)據(jù)，調(diào)用網(wǎng)絡(luò)的前向和反向計算，調(diào)用優(yōu)化過程。

總結(jié)

這一篇我們從圖像領(lǐng)域的圖像分類問題入手，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 實現(xiàn)完全相同 ResNeXt 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 來介紹：?

1. 在 PaddleFluid 和 TensorFlow 中如何讀取并為網(wǎng)絡(luò) feed 圖片數(shù)據(jù)；

2. 如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 中的 2-d 卷積，2-d pooling，pad 等圖像任務(wù)中常用計算單元；

3. 如何運行一個完整的訓(xùn)練任務(wù)，在訓(xùn)練中對測試集樣本進行測試。?

可以看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 的圖像操作接口高度相似。PaddleFluid 能夠支持與 TensorFlow 同樣豐富的圖像操作，這也是今天主流深度學(xué)習(xí)框架共同的選擇。作為用戶，我們的使用經(jīng)驗可以在平臺之間 非常 簡單的進行遷移，只需要略微關(guān)注接口調(diào)用細(xì)節(jié)的一些差異即可。?

在下面的篇章中，我們將進一步在 NLP 任務(wù)中對比如果使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元處理序列輸入數(shù)據(jù)。并且逐步介紹多線程，多卡等主題。

參考文獻(xiàn)

[1].?Hu J, Shen L, Sun G. Squeeze-and-excitation networks[J]. arXiv preprint arXiv:1709.01507, 2017.?

[2]. Xie S, Girshick R, Dollár P, et al. Aggregated residual transformations for deep neural networks[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 IEEE Conference on. IEEE, 2017: 5987-5995.?

[3].?TF2Fluid:?https://github.com/JohnRabbbit/TF2Fluid

[4]. PaddleBook圖像分類

http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/book/03.image_classification/index.cn.html

[5]. Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images, Alex Krizhevsky, 2009.?

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/learning-features-2009-TR.pdf

[6]. The CIFAR-10 dataset: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

[7].?data_utils

https://github.com/JohnRabbbit/TF2Fluid/blob/master/02_image_classification/data_utils.py#L35

[8].?train_data()

https://github.com/JohnRabbbit/TF2Fluid/blob/master/02_image_classification/cifar10_fluid.py#L43

[9].?SE_ResNeXt_fluid.py

https://github.com/JohnRabbbit/TF2Fluid/blob/master/02_image_classification/SE_ResNeXt_fluid.py

[10].?SE_ResNeXt_tensorflow.py

https://github.com/JohnRabbbit/TF2Fluid/blob/master/02_image_classification/SE_ResNeXt_tensorflow.py

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt | 文末超大福利的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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