resnet18模型测试

使用 ResNet18 模型进行测试的过程如下：
1. 导入相关库：torch、torchvision、PIL以及resnet等。
2. 定义设备为GPU，读取测试图片并进行尺寸大小改变和转变为张量类型。
3. 加载 ResNet18 模型，并导入之前训练好的权重。
4. 将模型移动到GPU上，并设置为评估模式。
5. 利用no_grad()函数关闭梯度计算，将测试图片移动到GPU上，并对其进行预测。
6. 输出预测结果。

需要注意的是，在预测时需要保证测试图片与训练时的图片尺寸大小一致，并且要将通道数改为3。同时，预测结果是一个整数值，需要根据具体的分类标签进行解释。

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resnet18模型实现猫狗大战

为了实现猫狗大战，我们可以使用ResNet18模型。下面是实现步骤：

1. 导入必要的库和模型

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet18

2. 加载预训练模型

model = resnet18(pretrained=True)

3. 冻结模型的参数

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

4. 替换最后一层

num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)

5. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

6. 训练模型

# 训练代码略

7. 测试模型

# 测试代码略

我希望使用pytorch训练resnet18模型，帮我写出完成代码

好的，以下是使用PyTorch训练ResNet18模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义transforms
transform_train = transforms.Compose(
    [transforms.RandomCrop(32, padding=4),
     transforms.RandomHorizontalFlip(),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

transform_test = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义ResNet18模型
net = torchvision.models.resnet18()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)

# 训练网络
for epoch in range(100):  # 训练100个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 输入数据
        inputs, labels = data

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 输出统计信息
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每100个batch输出一次统计信息
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试网络
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

这段代码会下载CIFAR-10数据集，使用ResNet18模型训练数据集，并在测试集上测试模型的准确率。你可以根据自己的需求修改代码中的参数和超参数。