使用TPU在PyTorch中实现ResNet50 _PyTorch

PyTorch通过提供大量强大的工具和技术，一直在推动计算机视觉和深度学习领域的发展。
在计算机视觉领域，基于深度学习的执行需要处理大量的图像数据集，因此需要一个加速的环境来加快执行过程以达到可接受的精度水平。
PyTorch通过XLA（加速线性代数）提供了这一特性，XLA是一种线性代数编译器，可以针对多种类型的硬件，包括GPU和TPU 。PyTorch/XLA环境与google云TPU集成，实现了更快的执行速度。

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在本文中，我们将在PyTorch中使用TPU演示一种深卷积神经网络ResNet50的实现。
该模型将在PyTorch/XLA环境中进行训练和测试，以完成CIFAR10数据集的分类任务。我们还将检查在50个epoch训练所花费的时间。
ResNet50在Pytorch的实现为了利用TPU的功能，这个实现是在Google Colab中完成的。首先，我们需要从Notebook设置下的硬件加速器中选择TPU 。

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选择TPU后，我们将使用下面的行验证环境代码：
import osassert os.environ['COLAB_TPU_ADDR']如果启用了TPU，它将成功执行，否则它将抛出‘KeyError: ‘COLAB_TPU_ADDR’’ 。你也可以通过打印TPU地址来检查TPU 。
TPU_Path = 'grpc://'+os.environ['COLAB_TPU_ADDR']print('TPU Address:', TPU_Path)

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在下一步中，我们将安装XLA环境以加快执行过程。我们在上一篇文章中实现了卷积神经网络。

VERSION = "20200516"!curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/xla/master/contrib/scripts/env-setup.py -o pytorch-xla-env-setup.py!Python pytorch-xla-env-setup.py --version $VERSION

现在，我们将在这里导入所有必需的库。

from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npimport osimport timeimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimimport torch_xlaimport torch_xla.core.xla_model as xmimport torch_xla.debug.metrics as metimport torch_xla.distributed.parallel_loader as plimport torch_xla.distributed.xla_multiprocessing as xmpimport torch_xla.utils.utils as xuimport torchvisionfrom torchvision import datasets, transformsimport timefrom google.colab.patches import cv2_imshowimport cv2

导入库之后，我们将定义并初始化所需的参数。

# 定义参数FLAGS = {}FLAGS['data_dir'] = "/tmp/cifar"FLAGS['batch_size'] = 128FLAGS['num_workers'] = 4FLAGS['learning_rate'] = 0.02FLAGS['momentum'] = 0.9FLAGS['num_epochs'] = 50FLAGS['num_cores'] = 8FLAGS['log_steps'] = 20FLAGS['metrics_debug'] = False

在下一步中，我们将定义ResNet50模型。

class BasicBlock(nn.Module):expansion = 1def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):super(BasicBlock, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)self.shortcut = nn.Sequential()if stride != 1 or in_planes != self.expansion * planes:self.shortcut = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_planes,self.expansion * planes,kernel_size=1,stride=stride,bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * planes))def forward(self, x):out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))out = self.bn2(self.conv2(out))out += self.shortcut(x)out = F.relu(out)return outclass ResNet(nn.Module):def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10):super(ResNet, self).__init__()self.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)self.linear = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):strides = [stride] + [1] * (num_blocks - 1)layers = []for stride in strides:layers.Append(block(self.in_planes, planes, stride))self.in_planes = planes * block.expansionreturn nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))out = self.layer1(out)out = self.layer2(out)out = self.layer3(out)out = self.layer4(out)out = F.avg_pool2d(out, 4)out = torch.flatten(out, 1)out = self.linear(out)return F.log_softmax(out, dim=1)def ResNet50():return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 4, 3])