resnet18图像分类 pytorch

ResNet18是ResNet系列中的一种卷积神经网络模型，它是由18层卷积层和全连接层组成的。ResNet18的主要特点是使用了残差块（residual block）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题，从而可以训练更深的网络。在图像分类任务中，ResNet18可以达到较高的准确率。在Pytorch中，可以使用预训练的ResNet18模型进行图像分类任务，也可以根据自己的需求进行微调或重新训练。

相关问题

resnet18 cifar100 pytorch

ResNet18是一种深度卷积神经网络模型，适用于图像分类任务。CIFAR100是一个包含100个类别的图像分类数据集。在PyTorch中，可以使用ResNet18模型对CIFAR100数据集进行训练和测试。
使用ResNet18对CIFAR100数据集进行训练的参数和代码如下：

# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
]))
test_dataset = datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
]))
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=1024, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1024, shuffle=False)

# 定义模型
class ResNet18(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=100):
        super(ResNet18, self).__init__()
        self.resnet18 = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=False)
        self.resnet18.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet18(x)
        return x

# 训练模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = ResNet18().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.002, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
scheduler = optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[80, 120], gamma=0.1)
num_epochs = 200
best_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    train_acc = 0.0
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * images.size(0)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        train_acc += torch.sum(preds == labels.data)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    train_acc = train_acc / len(train_loader.dataset)
    model.eval()
    test_loss = 0.0
    test_acc = 0.0
    for i, (images, labels) in enumerate(test_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        test_loss += loss.item() * images.size(0)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        test_acc += torch.sum(preds == labels.data)
    test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)
    test_acc = test_acc / len(test_loader.dataset)
    if test_acc > best_acc:
        best_acc = test_acc
        torch.save(model.state_dict(), './res/best_model.pth')
    print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, Test Acc: {:.4f}'.format(
        epoch + 1, num_epochs, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))
    scheduler.step()

# 测试模型
model.load_state_dict(torch.load('./res/best_model.pth'))
model.eval()
test_acc = 0.0
for i, (images, labels) in enumerate(test_loader):
    images = images.to(device)
    labels = labels.to(device)
    outputs = model(images)
    _, preds = torch.max(outputs, 1)
    test_acc += torch.sum(preds == labels.data)
test_acc = test_acc / len(test_loader.dataset)
print('Test Acc: {:.4f}'.format(test_acc))

pytorch resnet18 图像分类

PyTorch ResNet18是一个深度学习模型，用于对图像进行分类。ResNet是一个非常流行的模型架构，它具有在计算神经网络中非常强大的有效性。

ResNet18是在ResNet系列中的最小模型之一，由18个层构成。在训练模型方面，ResNet18可以通过在广泛的图像数据集上进行训练来轻松地达到非常高的准确度。此外，它可以训练多种数据类型，如单通道、三通道、灰度和RGB等。

在分类任务中，PyTorch ResNet18将图像作为输入，并通过网络的多层卷积、池化、线性操作等来自动提取和学习特征。这些特征将逐渐变得越来越抽象，最终形成分类决策。

为了训练ResNet18模型，可以使用预训练的模型或自己从头开始训练。预训练模型已经在大规模图像分类数据集上进行了培训，如ImageNet。通过使用预训练的模型，可以从现有的知识中受益并加快模型训练的速度。

总之，PyTorch ResNet18是一个强大的神经网络模型，可以用于分类任务，特别是对于图像分类等任务。特别是对于一些大型数据集，如ImageNet等，它表现出具有很高的准确度和模型有效性。