--- title: InceptionV4_ID1778-PyTorch-模型库-ModelZoo-昇腾社区 description: 生态贡献模型 keywords: InceptionV,ID,PyTorch,模型库,ModelZoo,昇腾社区,概述,简述 url: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/1cf7b31fe4774ce6a0399ab79f82d18a?index_id=1cf7b31fe4774ce6a0399ab79f82d18a section: (其他) --- # InceptionV4_ID1778-PyTorch-模型库-ModelZoo-昇腾社区 URL: https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models/detail/1cf7b31fe4774ce6a0399ab79f82d18a?index_id=1cf7b31fe4774ce6a0399ab79f82d18a 描述: 生态贡献模型 关键词: InceptionV,ID,PyTorch,模型库,ModelZoo,昇腾社区,概述,简述 ModelZoo主页 主页 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo)大模型 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/big-models)模型库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models)工具库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/tools)权重库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/datasets)ModelShow [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/modelshow)DeepSeek专区HOT [了解详情](https://www.hiascend.com/developer/deepseek)文档中心论坛交流 主页 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo)大模型 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/big-models)模型库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models)工具库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/tools)权重库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/datasets)ModelShow [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/modelshow)DeepSeek专区HOT [了解详情](https://www.hiascend.com/developer/deepseek)文档中心论坛交流 模型库 [了解详情](https://www.hiascend.com/software/modelzoo/models) InceptionV4_ID1778-PyTorch ## InceptionV4_ID1778-PyTorch 视觉分类PyTorch训练91次浏览2025/12/29更新 查看模型源码 InceptionV4_ID1778-PyTorch 查看模型源码 ... # 概述 ## 简述 GoogLeNet对网络中的传统卷积层进行了修改，提出了被称为Inception的结构，用于增加网络深度和宽度，提高深度神经网络性能。从InceptionV1到InceptionV4有4个更新版本，每一版的网络在原来的基础上进行改进，提高网络性能。InceptionV4研究了Inception Module和Reduction Module的组合，通过多次卷积和非线性变化，极大的提升了网络性能。 - 参考实现： ``` url=https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch#inception commit_id=8aae3d8f1135b6b13fed79c1d431e3449fdbf6e0 ``` - 适配昇腾 AI 处理器的实现： ``` url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git code_path=PyTorch/contrib/cv/classification ``` # 准备训练环境 ## 准备环境 - 当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。 表 1版本支持表 | Torch_Version | 三方库依赖版本 | | --- | ---| | PyTorch 1.5 | torchvision==0.2.2.post3 | | PyTorch 1.8 | torchvision==0.9.1 | - 环境准备指导。 请参考《Pytorch框架训练环境准备 [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。 - 安装依赖。 在模型源码包根目录下执行命令，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖。 ``` pip install -r 1.5_requirements.txt # PyTorch1.5版本 pip install -r 1.8_requirements.txt # PyTorch1.8版本 ``` 说明：只需执行一条对应的PyTorch版本依赖安装命令。 ## 准备数据集 1. 获取数据集。 用户自行获取原始数据集，可选用的开源数据集包括ImageNet2012，CIFAR-10等，将数据集上传到服务器任意路径下并解压。 以ImageNet2012数据集为例，数据集目录结构参考如下所示。 ``` ├── ImageNet2012 ├──train ├──类别1 │──图片1 │──图片2 │ ... ├──类别2 │──图片1 │──图片2 │ ... ├──... ├──val ├──类别1 │──图片1 │──图片2 │ ... ├──类别2 │──图片1 │──图片2 │ ... ``` 说明：该数据集的训练过程脚本只作为一种参考示例。 # 开始训练 ## 训练模型 1. 进入解压后的源码包根目录。 ``` cd /${模型文件夹名称} ``` 2. 运行训练脚本。 该模型支持单机单卡训练和单机8卡训练。 - 单机单卡训练 启动单卡训练。 ``` bash ./test/train_full_1p.sh --data_path=/data/xxx/ # 单卡精度 bash ./test/train_performance_1p.sh --data_path=/data/xxx/ # 单卡性能 ``` - 单机8卡训练 启动8卡训练。 ``` bash ./test/train_full_8p.sh --data_path=/data/xxx/ # 8卡精度 bash ./test/train_performance_8p.sh --data_path=/data/xxx/ # 8卡性能 ``` - 单机8卡评测 启动8卡评测。 ``` bash ./test/train_eval_8p.sh --data_path=/data/xxx/ # 启动评测脚本前，需对应修改评测脚本中的resume参数，指定ckpt文件路径 ``` --data_path参数填写数据集路径，需写到数据集的一级目录。 模型训练脚本参数说明如下。 ``` 公共参数： --data //数据集路径 --addr //主机地址 --workers //加载数据进程数 --epochs //重复训练次数 --batch-size //训练批次大小 --learning-rate //初始学习率，默认：0.1 --mom //动量，默认：0.9 --weight_decay //权重衰减，默认：0.0001 --amp //是否使用混合精度 --loss-scale //混合精度lossscale大小 多卡训练参数： --multiprocessing-distributed //是否使用多卡训练 ``` 训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练精度和性能信息。 # 训练结果展示 表 2训练结果展示表 | NAME | Acc@1 | FPS | Epochs | AMP_Type | Torch_Version | | --- | --- | --- | --- | --- | ---| | 1p-竞品V | - | 210.508 | 1 | - | 1.5 | | 8p-竞品V | 79.7586 | 1617.189 | 240 | - | 1.5 | | 1p-NPU | - | 474.607 | 1 | O2 | 1.8 | | 8p-NPU | 79.574 | 2366.193 | 240 | O2 | 1.8 | # 版本说明 ## 变更 2022.09.09：更新pytorch1.8版本，重新发布。 2021.07.14：首次发布。 ## FAQ 无。 # 公网地址说明 代码涉及公网地址参考 public_address_statement.md | 版本 | 更新时间 | 精度 | 处理器 | CANN版本 | 操作 | | --- | --- | --- | --- | --- | ---| 暂无数据 使用模型资源和服务前，请您仔细阅读并理解透彻《昇腾深度学习模型许可协议 3.0》 [了解详情](https://www.hiascend.com/legal/modelzoo_models_license)