迁移学习pytorch代码
时间: 2023-10-23 21:09:35 浏览: 60
迁移学习在Pytorch中的实现可以参考以下三个引用提供的资料:
1. 引用提供了关于转移学习的介绍和预训练模型在机器学习中的作用,适合对Pytorch有一定了解的人。
2. 引用提供了基于迁移学习的图像分类代码的实现,可以在猫狗数据集上进行训练和预测。教程见 https://adrianna.blog.csdn.net/article/details/105126368,数据集下载地址:...
3. 引用提供了Pytorch官网中提供的迁移学习图片分类任务的教程代码,可以逐句对照解析,以便于读者能够理解。教程介绍。
相关问题
迁移学习 pytorch
迁移学习是一种将已经在一个任务上训练过的模型应用于另一个相关任务的技术。在PyTorch中,你可以使用预训练模型来进行迁移学习。
首先,你需要选择一个适合你任务的预训练模型。PyTorch提供了一些常用的预训练模型,如VGG、ResNet、Inception等。你可以在torchvision.models模块中找到这些模型,并从预训练模型中加载权重。
接下来,你需要调整预训练模型以适应你的任务。通常情况下,你需要替换模型的最后一层(全连接层),使其输出与你的任务相匹配的类别数。
以下是一个简单的示例代码,演示如何进行迁移学习:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
# 加载预训练模型
pretrained_model = models.resnet18(pretrained=True)
# 替换最后一层
num_classes = 10 # 替换为你的任务所需的类别数
pretrained_model.fc = nn.Linear(pretrained_model.fc.in_features, num_classes)
# 设置训练参数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(pretrained_model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练迁移学习模型
# ...
```
在训练迁移学习模型时,你可以根据需要调整学习率、超参数等。另外,你可能还需要对数据进行适当的预处理和增强。
希望这个简单的示例能帮助你开始进行迁移学习。如果你有更多的问题,请随时提问!
Pytorch迁移学习代码实战
迁移学习是在一个领域中训练的深度学习模型在另一个领域中重复使用的技术。在Pytorch中,迁移学习可以通过使用预训练模型和微调来实现。以下是一个基本的迁移学习代码实战:
首先,导入必要的库:
```python
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms
```
接下来,定义数据路径和数据扩充:
```python
data_dir = "./data" # 数据路径
# 数据扩充及归一化
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}
```
然后,加载数据:
```python
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
```
接下来,定义预训练模型:
```python
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
```
然后,定义损失函数和优化器:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
接着,定义训练函数:
```python
def train_model(model, criterion, optimizer, num_epochs=25):
for epoch in range(num_epochs):
print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
print('-' * 10)
# 每个epoch都有训练和验证阶段
for phase in ['train', 'val']:
if phase == 'train':
model.train() # 训练模式
else:
model.eval() # 验证模式
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
# 迭代数据.
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 清零梯度参数
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
# 只有训练阶段才追踪历史和计算梯度
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播 + 优化
if phase == 'train':
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]
print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(phase, epoch_loss, epoch_acc))
return model
```
最后,训练模型并保存:
```python
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_ft = model_ft.to(device)
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, num_epochs=25)
torch.save(model_ft.state_dict(), './model_ft.pth')
```
以上就是一个基本的Pytorch迁移学习代码实战。其中,我们使用resnet18作为预训练模型,在两个类别的图像数据集上微调模型。你可以根据自己的需求修改代码并尝试不同的预训练模型。