caffe lstm训练mnist手写数字

Posted 2023-02-28 阳光玻璃杯

我们可以把深度学习能做的事情分为两类：时间无关的事情和时间相关的事情。时间无关的话，比如人脸识别，给神经网络一张照片，神经网络就能告诉你这是谁，这是和时间无关的。时间相关的话，比如，我要知道一段视频里的人是在吃饭还是在打哈欠，这个可能通过一张照片是无法判别的，但是通过多张连续的图片，构成一段视频，我们就可以判别这个人是在打哈欠还是在吃饭了。
可是，手写数字明明是一张张无时间关系的静态图片啊？我们怎么用它来训练处理序列数据的lstm这种递归神经网络呢？其实，我们可以这样想：我们把一张手写数字的图片（28*28），看做是28个有序列的数据，每一个数据大小为28个字节，因为这28行我们可以理解为是随着时间的推移，一行一行写出来的。这样，我们就可以用lstm来训练手写数字了。

在 caffe 上配置 LSTM 时，数据的维度比较复杂。比如在 CNN 处理图片时，caffe 的数据维度一般是 NCHW，N 是 batch size，C 是 channel，W 是 width，H 是 height；但是 LSTM 的数据维度是 TN*…，T 是 sequence length，N 是 batch size，但是本人以为这里的N是同时处理的数据流的个数，我们做Mnist手写数字识别的时候，只有一个流，因此这里N为1。T则是序列的长度，毫无疑问，我们这里的序列长度就是28呀。

lstm需要输入两个Blob，一个为（T,N,V）的待处理的数据，另一个为(T,N,1)的标识连续帧的数据。比如我们的例子中，28个长度为28的数据构成一个序列，标识连续帧的cont应该为（0,1,1…共有27个1），而且只需要一行就可以了，因为所有的序列都是一样的，只需要为一个序列做标识就可以了。

cont我们以hdf5的格式给出，对hdf5不了解的先了解下hdf5吧，总之还是蛮简单的，我们只需要生成一行（0,1,1…共有27个1）这样的数据就可以了。
代码如下：

#include "hdf5.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define FILE            "h5ex_d_rdwr.h5"
#define DATASET         "cont"
#define DIM0            1
#define DIM1            28

int main(void)

	hid_t       file, space, dset;          /* Handles */
	herr_t      status;
	hsize_t     dims[2] =  DIM0, DIM1 ;
	int         wdata[DIM0][DIM1],          /* Write buffer */
		rdata[DIM0][DIM1];          /* Read buffer */
	hsize_t         i, j,batch;

	/*
	* Initialize data.
	*/

	for (i = 0; i < DIM0; i++) 
		for (j = 0; j < DIM1; j++) 
			if (j == 0) 
				wdata[i][j] = 0;
			
			else 
				wdata[i][j] = 1;
			
		
	
	
	/*
	* Create a new file using the default properties.
	*/
	file = H5Fcreate(FILE, H5F_ACC_TRUNC, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT);

	/*
	* Create dataspace.  Setting maximum size to NULL sets the maximum
	* size to be the current size.
	*/
	space = H5Screate_simple(2, dims, NULL);

	/*
	* Create the dataset.  We will use all default properties for this
	* example.
	*/
	dset = H5Dcreate(file, DATASET, H5T_STD_I32LE, space, H5P_DEFAULT,
		H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT);

	/*
	* Write the data to the dataset.
	*/
	status = H5Dwrite(dset, H5T_NATIVE_INT, H5S_ALL, H5S_ALL, H5P_DEFAULT,
		wdata[0]);

	/*
	* Close and release resources.
	*/
	status = H5Dclose(dset);
	status = H5Sclose(space);
	status = H5Fclose(file);


	/*
	* Now we begin the read section of this example.
	*/

	/*
	* Open file and dataset using the default properties.
	*/
	file = H5Fopen(FILE, H5F_ACC_RDONLY, H5P_DEFAULT);
	dset = H5Dopen(file, DATASET, H5P_DEFAULT);

	/*
	* Read the data using the default properties.
	*/
	status = H5Dread(dset, H5T_NATIVE_INT, H5S_ALL, H5S_ALL, H5P_DEFAULT,
		rdata[0]);

	/*
	* Output the data to the screen.
	*/
	printf("%s:\\n", DATASET);
	for (i = 0; i<DIM0; i++) 
		printf(" [");
		for (j = 0; j<DIM1; j++)
			printf(" %3d", rdata[i][j]);
		printf("]\\n");
	

	/*
	* Close and release resources.
	*/
	status = H5Dclose(dset);
	status = H5Fclose(file);

	return 0;

我的理解是只需要为一个序列做标注即可，caffe应该会为每个序列都运用次处标注的序列（此处为猜测，如果不对，谢谢指出）。

接下来，用Netscope来搭建神经网络，可以直观的看到神经网络的结构。
使用两个lstm层：

# Enter your network definition here.
# Use Shift+Enter to update the visualization.

name: "LeNet"
layer 
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include 
    phase: TRAIN
  
  transform_param 
    scale: 0.00390625
  
  data_param 
    source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
    batch_size: 1
    backend: LMDB
  

layer 
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include 
    phase: TEST
  
  transform_param 
    scale: 0.00390625
  
  data_param 
    source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
    batch_size: 1
    backend: LMDB
  



# 将 data 转换为 [T,Batch, H]
layer 
  name: "reshape"
  type: "Reshape"
  bottom: "data"
  top: "reshape1"
  reshape_param 
    shape dim:28 dim:1 dim:28
  



layer 
  name: "cont"
  type: "HDF5Data"
  top: "cont"
  hdf5_data_param 
    source: "examples/mnist/lstm_conv_h5.txt" #此处要注意，lstm_conv_h5.txt只有一行：examples/mnist/h5ex_d_rdwr.h5，也就是我们生成hdf5文件的路径。
    batch_size: 1
  




#将 cont 转换为 [T, batch]
layer 
  name: "reshape1"
  type: "Reshape"
  bottom: "cont"
  top: "cont1"
  reshape_param 
    shape  dim:28 dim:1
  


layer 
  name: "lstm1"
  type: "LSTM"
  bottom: "reshape1"
  bottom: "cont1"
  top: "lstm1"
  recurrent_param 
    num_output: 28
    weight_filler 
      type: "uniform"
      min: -0.08
      max: 0.08
    
    bias_filler 
      type: "constant"
      value: 0
    
  



layer 
  name: "lstm2"
  type: "LSTM"
  bottom: "lstm1"
  bottom: "cont1"
  top: "lstm2"
  recurrent_param 
    num_output: 10
    weight_filler 
      type: "uniform"
      min: -0.08
      max: 0.08
    
    bias_filler 
      type: "constant"
      value: 0
    
  



#输出为28个时间步的 output [t, batch, 10] 只使用第28个时间步的值 output2
layer 
  name: "slice"
  type: "Slice"
  bottom: "lstm2"
  top: "output1"
  top: "output2"
  slice_param 
    axis: 0
    slice_point: 27
  
 

 #output1 一直输出影响观察，这里随便加的一层，没有作用
layer 
  name: "reduction"
  type: "Reduction"
  bottom: "output1"
  top: "output11"
  reduction_param 
		axis: 0
  



layer 
  name: "reshape2"
  type: "Reshape"
  bottom: "output2"
  top: "output22"
  reshape_param 
    shape dim:1 dim:-1
  




layer 
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "output22"
  bottom: "label"
  top: "loss"



layer 
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "output22"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"

# The train/test net protocol buffer definition
net: "examples/mnist/mnist_lstm.prototxt"
# test_iter specifies how many forward passes the test should carry out.
# In the case of MNIST, we have test batch size 100 and 100 test iterations,
# covering the full 10,000 testing images.
test_iter: 100
# Carry out testing every 500 training iterations.
test_interval: 500
# The base learning rate, momentum and the weight decay of the network.
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
# The learning rate policy
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
# Display every 100 iterations
display: 1000
# The maximum number of iterations
max_iter: 10000
# snapshot intermediate results
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU

学习速率很慢，训练个10000次才到43%，训练20000次能到百分之七十多…

我的困惑是：
第一，为啥准确率这么低？
第二，为啥学习速率这么慢？
是我对lstm的理解有问题吗？大神能不能留言解答下？感谢