tensorflow2不再需要静态建图启动session()，抛弃很多繁杂的功能设计，代码上更加简洁清晰，而在工程上也更加灵活。
但是一些基础的用法，单靠api接口去训练模型是远远无法满足实际的应用，基于这种框架，更多还需要自己在其上自定义开发。
例如：model.fit() 虽然能一句代码把训练跑起来，但你根本无法知道整个模型内部数据的变化，也难以去查看某些变量。我们不可能永远停留在MNIST之类的数据集上。
Resnet
个人更倾向在实战中学习深化基础，而不是把基础理论学好了再去实践。本篇基于tf2.0是搭建Resnet网络，Resnet有很多变种，也作为很多模型的骨干网络，这次实战项目就从它开始
（需要对Resnet有一定的认知了解，本文只是代码实现）
网络结构
官方给出的Resnet网络结构，分别为18，34，50，101，152层，可以看出，不同层数之间总体的结构是一样的，这样就很方便用类去实例化每一个模块了
image
基础模块
从conv2_x到conv5_x，18和34layer的结构是一样的，50，101和152是一样的，具体分别为：
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先定义18or34layer的模块
# for 18 or 34 layers
class Basic_Block(keras.Model):
def __init__(self, filters, downsample=False, stride=1):
self.expasion = 1
super(Basic_Block, self).__init__()
self.downsample = downsample
self.conv2a = keras.layers.Conv2D(filters=filters,
kernel_size=3,
strides=stride,
kernel_initializer='he_normal',
)
self.bn2a = keras.layers.BatchNormalization(axis=-1)
self.conv2b = keras.layers.Conv2D(filters=filters,
kernel_size=3,
padding='same',
kernel_initializer='he_normal'
)
self.bn2b = keras.layers.BatchNormalization(axis=-1)
self.relu = keras.layers.ReLU()
if self.downsample:
self.conv_shortcut = keras.layers.Conv2D(filters=filters,
kernel_size=1,
strides=stride,
kernel_initializer='he_normal',
)
self.bn_shortcut = keras.layers.BatchNormalization(axis=-1)
def call(self, inputs, **kwargs):
x = self.conv2a(inputs)
x = self.bn2a(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv2b(x)
x = self.bn2b(x)
x = self.relu(x)
if self.downsample:
shortcut = self.conv_shortcut(inputs)
shortcut = self.bn_shortcut(shortcut)
else:
shortcut = inputs
x = keras.layers.add([x, shortcut])
x = self.relu(x)
代码虽然长了点，但看一下call() 里面就很清晰了，就是2个 conv+bn+relu，最后与input做点加操作
同理应用在50，101or152layer：
# for 50, 101 or 152 layers
class Block(keras.Model):
def __init__(self, filters, block_name,
downsample=False, stride=1, **kwargs):
self.expasion = 4
super(Block, self).__init__(**kwargs)
conv_name = 'res' + block_name + '_branch'
bn_name = 'bn' + block_name + '_branch'
self.downsample = downsample
self.conv2a = keras.layers.Conv2D(filters=filters,
kernel_size=1,
strides=stride,
kernel_initializer='he_normal',
name=conv_name + '2a')
self.bn2a = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name + '2a')
self.conv2b = keras.layers.Conv2D(filters=filters,
kernel_size=3,
padding='same',
kernel_initializer='he_normal',
name=conv_name + '2b')
self.bn2b = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name + '2b')
self.conv2c = keras.layers.Conv2D(filters=4 * filters,
kernel_size=1,
kernel_initializer='he_normal',
name=conv_name + '2c')
self.bn2c = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name + '2c')
if self.downsample:
self.conv_shortcut = keras.layers.Conv2D(filters=4 * filters,
kernel_size=1,
strides=stride,
kernel_initializer='he_normal',
name=conv_name + '1')
self.bn_shortcut = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name + '1')
def call(self, inputs, **kwargs):
x = self.conv2a(inputs)
x = self.bn2a(x)
x = tf.nn.relu(x)
x = self.conv2b(x)
x = self.bn2b(x)
x = tf.nn.relu(x)
x = self.conv2c(x)
x = self.bn2c(x)
if self.downsample:
shortcut = self.conv_shortcut(inputs)
shortcut = self.bn_shortcut(shortcut)
else:
shortcut = inputs
x = keras.layers.add([x, shortcut])
x = tf.nn.relu(x)
return x
对于downsample的操作，如果input和最后一层输出的chanels不一样就需要downsample来保持chanel一致，这样才能相加，一般解析resnet的文章都会提到。
用类封装了模块的功能，接下来只需要在主体网路结构里添加这个模块就好了
主体结构
用subclassing的方式去搭建model，就像砌墙一样，一个模块一个模块拼上去就好了，先在init()里面定义好需要用到的方法，再在call()把他们调用起来。
对于resnet的主体结构，先看一下call()里是该如何写的：
def call(self, inputs, **kwargs):
x = self.padding(inputs)
x = self.conv1(x)
x = self.bn_conv1(x)
x = tf.nn.relu(x)
x = self.max_pool(x)
# layer2
x = self.res2(x)
# layer3
x = self.res3(x)
# layer4
x = self.res4(x)
# layer5
x = self.res5(x)
x = self.avgpool(x)
x = self.fc(x)
return x
一目了然，跟文章开头的结构图一摸一样，
最重要的是中间conv2-5 的操作，这个需要对resnet结构熟悉
在Resnet的init()里面，这样去定义中间的4个层
# layer2
self.res2 = self.mid_layer(block, 64, layers[0], stride=1, layer_number=2)
# layer3
self.res3 = self.mid_layer(block, 128, layers[1], stride=2, layer_number=3)
# layer4
self.res4 = self.mid_layer(block, 256, layers[2], stride=2, layer_number=4)
# layer5
self.res5 = self.mid_layer(block, 512, layers[3], stride=2, layer_number=5)
函数self.mid_layer() 就是把block模块串起来
def mid_layer(self, block, filter, block_layers, stride=1, layer_number=1):
layer = keras.Sequential()
if stride != 1 or filter * 4 != 64:
layer.add(block(filters=filter,
downsample=True, stride=stride,
block_name='{}a'.format(layer_number)))
for i in range(1, block_layers):
p = chr(i + ord('a'))
layer.add(block(filters=filter,
block_name='{}'.format(layer_number) + p))
return layer
到此主体的结构就定义好了，官方源码Resnet，是直接从上到下直接编写的，就是一边构建网络一边计算,类似于这样
x = input()
x = keras.layers.Conv2D()(x)
x = keras.layers.MaxPooling2D()(X)
x = keras.layers.Dense(num_classes)(x)
相对来说更喜欢用subclassing的方式去搭建model，虽然代码量多了点，但是结构清晰，自己要中间修改的时候也很简单，也方便别的地方直接调用，但有一点不好就是，当想打印模型model.summary() 的时候，看不到图像在各个操作后的shape，直接显示multiple，目前不知道有没其他的方法。。
image
代码
上述代码呈现了Resnet的大部分内容，可以随便实现18-152layer，全部代码放在了我的github里：https://github.com/angryhen/learning_tensorflow2.0/blob/master/base_model/ResNet.py
持续更新中，tensorflow2.0这一系列的代码也会放在上面，包括VGG，Mobilenet的基础网络，以后也会更新引入senet这种变种网络。
Thanks
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