谷歌EfficientNet缩放模型，PyTorch实现登热榜

郭一璞 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

谷歌上个月底提出的EfficientNet开源缩放模型，在ImageNet的准确率达到了84.1%，超过Gpipe，已经是当前的state-of-the-art了。

出炉没几天，官方TensorFlow版本在GitHub上就有了1300+星。

现在，哈佛数学系小哥哥Luke Melas-Kyriazi开源了自己的PyTorch实现，包含与训练模型和Demo。

啥是EfficientNet

EfficientNets是一种新的模型缩放方法，准确率比之前最好的Gpipe提高了0.1%，但是模型更小更快，参数的数量和FLOPS都大大减少，效率提升了10倍。

用复合缩放（compound scaling）的方法，与缩放神经网络的传统方法不同，用一组固定的缩放系数统一缩放每个维度。

实现复合缩放的首先是执行网格搜索，以在固定资源约束下找到基线网络（baseline model）的不同缩放维度之间的关系，确定每个维度的缩放比例系数。然后将这些系数将应用于基线网络，扩展到所需的目标模型大小或计算力。

模型缩放的有效性也在很大程度上依赖于基线网络。因此，为了进一步提高性能，谷歌还使用AutoML MNAS框架优化了模型的准确率和效率，执行神经架构搜索来开发新的基线网络。

安装使用方式

可以使用pip安装

1pip install efficientnet_pytorch

或者用源代码安装

1git clone https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch
2cd EfficientNet-Pytorch
3pip install -e .

加载EfficientNet

1from efficientnet_pytorch import EfficientNet
2model = EfficientNet.from_name(‘efficientnet-b0’)

加载预训练模型

1from efficientnet_pytorch import EfficientNet
2model = EfficientNet.from_pretrained(‘efficientnet-b0’)

模型具体详情：

有Demo

Luke还准备了一份Colab笔记本Demo。

示例中，先悄咪咪的扔一只胖达。

嘿，果然认出来是胖达。

传送门

GitHub
https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch

Google原论文
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Mingxing Tan, Quoc V. Le
https://arxiv.org/abs/1905.11946

Colab Demo
https://colab.research.google.com/drive/1Jw28xZ1NJq4Cja4jLe6tJ6_F5lCzElb4

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