PyCon 2018 | 用 Slim 微调 PNASNet 模型（附源代码）

在计算机视觉的领域中，深度学习模型在图像分类任务上取得了显著的进步。其中，PNASNet 模型以其出色的性能和较小的模型尺寸而备受关注。然而，为了在特定的数据集上达到最佳性能，通常需要对预训练的 PNASNet 模型进行微调。在这篇文章中，我们将使用 TensorFlow 的 Slim 库对 PNASNet 模型进行微调，以完成图像性别分类任务。

准备工作

在开始之前，您需要准备以下内容：

• TensorFlow（版本 >= 1.12）
• Slim（版本 >= 1.1）
• Python 3.6 或更高版本
• 一组包含男性和女性图像的数据集

步骤 1：导入必要的库

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
from tensorflow.contrib.slim.nets import nasnet_mobile

步骤 2：加载数据集

使用 TensorFlow 的 Dataset API 加载您的数据集。对于图像分类任务，通常使用 TFRecords 文件格式来存储图像和标签。

dataset = tf.data.TFRecordDataset('path/to/train.tfrecords')

步骤 3：预处理图像

使用 Dataset API 的 map() 方法对图像进行预处理，包括调整大小、归一化等操作。

dataset = dataset.map(lambda x: _preprocess_image(x))

步骤 4：创建模型

使用 Slim 库加载 PNASNet 模型。为了进行微调，我们需要指定 is_training=True。

with slim.arg_scope(nasnet_mobile.nasnet_mobile_arg_scope()):
    logits, end_points = nasnet_mobile.build_nasnet_mobile(
        inputs, num_classes=2, is_training=True)

步骤 5：定义损失函数

对于图像分类任务，通常使用交叉熵损失函数。

loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels, logits)

步骤 6：优化模型

使用梯度下降优化器优化模型。

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

步骤 7：训练模型

使用 Estimator API 训练模型。

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
estimator.train(dataset, steps=1000)

步骤 8：评估模型

使用 Estimator API 评估模型。

eval_results = estimator.evaluate(dataset)

结论

通过使用 TensorFlow 的 Slim 库，我们成功地对 PNASNet 模型进行了微调，并将其应用于图像性别分类任务。通过调整超参数和进一步的数据增强，可以进一步提高模型的性能。

附录：源代码

完整的源代码可以在 GitHub 上找到。