tensorflow-resnet-inception网络

使用tensorflow写的resnet-110训练cifar10数据，以及inceptionv3的一个网络（不带数据集），DenseNet在写（后续更新）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import numpy as np
import tensorflow as tf
import argparse
import os


from tensorpack import *
from tensorpack.tfutils.symbolic_functions import *
from tensorpack.tfutils.summary import *

“““
CIFAR10 DenseNet example. See: http://arxiv.org/abs/1608.06993
Code is developed based on Yuxin Wu‘s ResNet implementation: https://github.com/ppwwyyxx/tensorpack/tree/master/examples/ResNet
Results using DenseNet （L=40 K=12） on Cifar10 with data augmentation: ~5.77% test error.

Running time:
On one TITAN X GPU （CUDA 7.5 and cudnn 5.1） the code should run ~5iters/s on a batch size 64.
“““

BATCH_SIZE = 64

class Model（ModelDesc）:
    def __init__（self depth）:
        super（Model self）.__init__（）
        self.N = int（（depth - 4）  / 3）
        self.growthRate =12

    def _get_inputs（self）:
        return [InputDesc（tf.float32 [None 32 32 3] ‘input‘）
                InputDesc（tf.int32 [None] ‘label‘）
               ]

    def _build_graph（self input_vars）:
        image label = input_vars
        image = image / 128.0 - 1

        def conv（name l channel stride）:
            return Conv2D（name l channel 3 stride=stride
                          nl=tf.identity use_bias=False
                          W_init=tf.random_normal_initializer（stddev=np.sqrt（2.0/9/channel）））
        def add_layer（name l）:
            shape = l.get_shape（）.as_list（）
            in_channel = shape[3]
            with tf.variable_scope（name） as scope:
                c = BatchNorm（‘bn1‘ l）
                c = tf.nn.relu（c）
                c = conv（‘conv1‘ c self.growthRate 1）
                l = tf.concat（[c l] 3）
            return l

        def add_transition（name l）:
            shape = l.get_shape（）.as_list（）
            in_channel = shape[3]
            with tf.variable_scope（name） as scope:
                l = BatchNorm（‘bn1‘ l）
                l = tf.nn.relu（l）
                l = Conv2D（‘conv1‘ l in_channel 1 stride=1 use_bias=False nl=tf.nn.relu）
                l = AvgPooling（‘pool‘ l 2）
            return l


        def dense_net（name）:
            l = conv（‘conv0‘ image 16 1）
            with tf.variable_scope（‘block1‘） as scope:

                for i in range（self.N）:
                    l = add_layer（‘dense_layer.{}‘.format（i） l）
                l = add_transition（‘transition1‘ l）

            with tf.variable_scope（‘block2‘） as scope:

                for i in range（self.N）:
                    l = add_layer（‘dense_layer.{}‘.format（i） l）
                l = add_transition（‘transition2‘ l）

            with tf.variable_scope（‘block3‘） as scope:

                for i in range（self.N）:
                    l = add_layer（‘dense_layer.{}‘.format（i） l）
            l = BatchNorm（‘bnlast‘ l）
            l = tf.nn.relu（l）
            l = GlobalAvgPooling（‘gap‘ l）
            logits = FullyConnected（‘linear‘ l out_dim=10 nl=tf.identity）

            return logits

        logits

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        455  2018-05-04 20:50  Architecture\.idea\Architecture.iml

     文件        153  2018-05-04 20:54  Architecture\.idea\codestyles\codestyleConfig.xml

     文件        198  2018-05-04 20:54  Architecture\.idea\codestyles\Project.xml

     文件         84  2018-05-04 20:54  Architecture\.idea\dictionaries\Yel.xml

     文件        185  2018-05-04 20:54  Architecture\.idea\misc.xml

     文件        276  2018-05-04 20:50  Architecture\.idea\modules.xml

     文件      40968  2018-05-15 19:15  Architecture\.idea\workspace.xml

     文件      14878  2018-05-11 10:52  Architecture\inception_v3.py

     文件       3798  2018-05-15 16:08  Architecture\training.py

     目录          0  2018-05-04 20:54  Architecture\.idea\codestyles

     目录          0  2018-05-04 20:54  Architecture\.idea\dictionaries

     目录          0  2018-05-15 19:15  Architecture\.idea

     目录          0  2018-05-15 18:00  Architecture

     文件         97  2018-05-15 17:40  Architecture\checkpoint

     文件       6419  2018-03-18 04:03  Architecture\cifar10-densenet.py

     文件       9206  2018-05-14 10:29  Architecture\data_utils.py

     文件        734  2018-05-15 16:53  Architecture\DenseNet.py

     文件       5588  2017-05-03 14:44  Architecture\helper.py

     文件   13963728  2018-05-15 17:40  Architecture\image_classification.data-00000-of-00001

     文件      11949  2018-05-15 17:40  Architecture\image_classification.index

     文件    8393363  2018-05-15 17:40  Architecture\image_classification.meta

     文件      11696  2018-05-15 18:00  Architecture\ResNet.py

     文件       7910  2018-05-15 16:17  Architecture\__pycache__\data_utils.cpython-36.pyc

     目录          0  2018-05-15 16:17  Architecture\__pycache__

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