best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())

时间: 2023-12-06 09:02:18 浏览: 44
这段代码使用Python的`copy`模块中的`deepcopy()`函数,将当前模型的所有参数的状态字典深度复制到一个名为`best_model_wts`的新变量中。`state_dict()`方法返回一个字典,其中包含模型中所有参数的当前状态。深度复制是指不仅复制了`best_model_wts`字典中的所有键和值,还会递归地复制所有值所引用的对象。这意味着,`best_model_wts`中的值与模型中的参数状态是完全独立的,即它们不会共享内存。这样做的目的是为了保存模型训练过程中的最佳参数状态,以便在测试时使用。如果不使用`deepcopy()`函数,而是直接将当前模型的参数状态字典赋值给`best_model_wts`,则`best_model_wts`中的值将与模型中的参数状态共享内存,这意味着在训练过程中更改任何一个参数的值都会影响`best_model_wts`中的对应值,从而可能导致测试结果不准确。
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使用pytorch训练图像识别模型的代码

以下是一个基本的使用 PyTorch 训练图像分类模型的代码示例: 首先,导入必要的库和模块: ``` python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets, models, transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import os import copy ``` 接下来,定义数据增强和数据加载器: ``` python 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]) ]), } data_dir = '/path/to/dataset' 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 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ``` 然后,定义模型: ``` python model_ft = models.resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model_ft.fc.in_features model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) model_ft = model_ft.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1) ``` 接下来,定义训练函数和验证函数: ``` python def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25): since = time.time() best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict()) best_acc = 0.0 for epoch in range(num_epochs): print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1)) print('-' * 10) for phase in ['train', 'val']: if phase == 'train': model.train() else: model.eval() running_loss = 0.0 running_corrects = 0 for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'): outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) loss = criterion(outputs, labels) if phase == 'train': loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) running_corrects += torch.sum(preds == labels.data) if phase == 'train': scheduler.step() 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)) if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: best_acc = epoch_acc best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict()) print() time_elapsed = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format( time_elapsed // 60, time_elapsed % 60)) print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc)) model.load_state_dict(best_model_wts) return model def visualize_model(model, num_images=6): was_training = model.training model.eval() images_so_far = 0 fig = plt.figure() with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloaders['val']): inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) for j in range(inputs.size()[0]): images_so_far += 1 ax = plt.subplot(num_images//2, 2, images_so_far) ax.axis('off') ax.set_title('predicted: {}'.format(class_names[preds[j]])) imshow(inputs.cpu().data[j]) if images_so_far == num_images: model.train(mode=was_training) return model.train(mode=was_training) ``` 最后,调用训练函数和可视化函数进行训练和可视化: ``` python model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler, num_epochs=25) visualize_model(model_ft) plt.show() ```

pytorch实现猫狗分类代码

以下是使用 PyTorch 实现猫狗分类的代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets, models, transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import os import copy # 设置数据路径 data_dir = "./data" # 数据预处理 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]) ]), } # 加载数据 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 # GPU 是否可用 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 可视化部分图片 def imshow(inp, title=None): inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0)) mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406]) std = np.array([0.229, 0.224, 0.225]) inp = std * inp + mean inp = np.clip(inp, 0, 1) plt.imshow(inp) if title is not None: plt.title(title) plt.pause(0.001) # 获取一批训练数据 inputs, classes = next(iter(dataloaders['train'])) # 显示这批图片 out = torchvision.utils.make_grid(inputs) imshow(out, title=[class_names[x] for x in classes]) # 定义训练模型的函数 def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25): since = time.time() best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict()) best_acc = 0.0 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) # 零参数梯度 optimizer.zero_grad() # 前向 # 训练阶段跟踪历史以进行反向传播 with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'): outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) loss = criterion(outputs, labels) # 后向 + 仅在训练阶段进行优化 if phase == 'train': loss.backward() optimizer.step() # 统计 running_loss += loss.item() * inputs.size(0) running_corrects += torch.sum(preds == labels.data) if phase == 'train': scheduler.step() # 计算训练和验证的损失和精度 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)) # 深度复制模型 if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: best_acc = epoch_acc best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict()) print() time_elapsed = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60)) print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc)) # 加载最佳模型权重 model.load_state_dict(best_model_wts) return model # 定义模型 model_ft = models.resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model_ft.fc.in_features model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) model_ft = model_ft.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 优化器 optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 学习率衰减 exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1) # 训练模型 model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler, num_epochs=25) # 可视化模型的预测结果 def visualize_model(model, num_images=6): was_training = model.training model.eval() images_so_far = 0 fig = plt.figure() with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloaders['val']): inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) for j in range(inputs.size()[0]): images_so_far += 1 ax = plt.subplot(num_images // 2, 2, images_so_far) ax.axis('off') ax.set_title('predicted: {}'.format(class_names[preds[j]])) imshow(inputs.cpu().data[j]) if images_so_far == num_images: model.train(mode=was_training) return model.train(mode=was_training) visualize_model(model_ft) plt.show() ``` 这个代码使用了 ResNet-18 模型,对数据进行了数据增强和标准化,使用了交叉熵损失函数和学习率衰减。可以根据实际情况进行修改。

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