# Resnet50
## 论文
`Deep Residual Learning for Image Recognition`

- [https://arxiv.org/abs/1512.03385](https://arxiv.org/abs/1512.03385)

## 模型结构
Resnet50 网络中包含了 49 个卷积层、1个全连接层等。

<img src="http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/resnet50_oneflow/-/raw/main/ResNet50%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%93%E6%9E%84.png" alt="ResNet50模型结构.png" style="zoom:67%;" />

## 算法原理

ResNet50使用了多个具有残差连接的残差块来解决梯度消失或梯度爆炸问题，并使得网络可以向更深层发展。

<img src="http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/resnet50_oneflow/-/raw/main/Residual_Block.png" alt="Residual_Block.png" style="zoom:67%;" />

## 环境配置

### Docker

```plaintext
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/oneflow:0.9.1-centos7.6-dtk-22.10.1-py39-latest
# <Your Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
docker run --shm-size 16g --network=host --name=resnet50_oneflow --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/resnet50_oneflow:/home/resnet50_oneflow -it <Your Image ID> bash
cd /home/resnet50_oneflow
pip install -r requirements.txt
```

## 数据集

我们考虑到imagenet数据集比较庞大，为了用户可以使用OneFlow快速进行Resnet50的训练验证，采用mini-imagenet小数据集。如果需要原始数据需要参考该链接https://github.com/Oneflow-Inc/models/tree/main/Vision/classification/image/resnet50#prepare-ofrecord-for-the-full-imagenet-dataset进行转换为ofrecord

    OFRECORD_PATH="./mini-imagenet/ofrecord"

制作完成的OFRrecord数据形式如下：

```plaintext
ofrecord-imagenet
                | 
                train-00000-of-01024
                train-00001-of-01024
                ...
                train-01022-of-01024
                train-01023-of-01024
                validation-00000-of-00128
                validation-00001-of-00128
                ...
                validation-00126-of-00128
                validation-00127-of-00128
```

## 训练

### fp32训练

单机单卡训练命令：

    bash examples/train_graph_distributed_fp32.sh

修改examples/train_graph_distributed_fp32.sh中DEVICE_NUM_PER_NODE=4，单机四卡训练命令：

    bash examples/train_graph_distributed_fp32.sh
### fp16训练
单机单卡训练命令：

    bash examples/train_graph_distributed_fp16.sh
修改examples/train_graph_distributed_fp16.sh中DEVICE_NUM_PER_NODE=4，单机四卡训练命令：

    bash examples/train_graph_distributed_fp16.sh

## 推理
执行推理命令：

    bash examples/infer_graph.sh
## result

### 精度

测试数据：mini-imagenet，使用的加速卡：4张DCU-Z100-16G：

| 卡数 | batch size | 类型 | Accuracy(%) |
| :------: | :------: | :------: | -------- |
| 1 | 128 | fp32 | 76.5/300 epoches |
| 1 | 128 | fp16 | 76.3/300 epoches |
| 4 | 128 | fp32 | 76.5/300 epoches |
| 4 | 128 | fp16 | 76.3/300 epoches |
## 应用场景

### 算法类别

`图像分类`

### 热点应用行业

`制造,政府,医疗,科研`

## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/resnet50_oneflow

## 参考

* https://github.com/Oneflow-Inc/models/tree/main/Vision/classification/image/resnet50
* https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow