cifar100pytorch
时间: 2024-06-04 12:05:33 浏览: 17
CIFAR-100 是一个图像分类数据集,它包含100个不同的类别,每个类别包含600个图像,共计60000个图像。其中,50000张图像被用作训练集,剩余10000张图像被用作测试集。每张图像的尺寸为 32x32 像素,并且每个像素点的值都在 0~255 之间。CIFAR-100 数据集被广泛应用于图像分类任务的研究中。cifar100pytorch 是一个基于 PyTorch 框架的 CIFAR-100 数据集的实现,它包含了数据加载、预处理、模型构建等常用操作,并且提供了训练、测试代码以及训练模型的预训练权重。
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))
```
cifar100分类pytorch
CIFAR-100是一个常用的图像数据集,其中包含100个不同种类的物体图像,每个类别有600个训练图像和100个测试图像。使用PyTorch框架来分类CIFAR-100图像数据集非常简单,只需几行代码即可开始。
首先,需要导入所需的Python库:PyTorch、NumPy和Torchvision。然后使用Torchvision提供的功能从CIFAR-100数据集中加载训练和测试图像。我们还可以指定转换函数来对输入图像进行预处理,例如对图像进行归一化到范围[0,1]。
然后,需要定义一个模型架构。在PyTorch中,模型可以用类的方式定义。对于CIFAR-100,我们可以创建一个CNN模型,其中包含多个卷积层、池化层、ReLU激活函数和一个全连接层。
接下来,我们需要训练模型。通过定义损失函数和优化器来实现。损失函数通常使用交叉熵来计算分类误差,而优化器则可以使用随机梯度下降(SGD)或其他优化算法。
最后,我们可以评估模型在测试集上的准确率。使用训练好的模型来对测试图像进行预测,并将预测值与实际标签进行比较。可以使用PyTorch中提供的准确率计算函数来计算准确率。
总的来说,使用PyTorch框架进行CIFAR-100分类非常简单。只需几行代码即可实现数据集的加载、模型的训练、测试和评估,这使得图像分类变得更加容易。