vgg训练自己的数据集pytorch

要使用PyTorch训练自己的数据集时，可以使用迁移学习的方法，其中包括使用预训练的VGG模型。首先，你需要加载VGG16预训练模型的权重，然后更改模型的分类层来适应你的数据集。

以下是一个示例代码，演示如何使用VGG16训练自己的数据集：

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

# 加载VGG16模型的预训练权重
vgg = models.vgg16(pretrained=True)

# 更改分类层
num_classes = 2  # 自定义分类的类别数量，这里设置为2
vgg.classifier = nn.Sequential(
    nn.Linear(25088, 4096),
    nn.ReLU(True),
    nn.Dropout(),
    nn.Linear(4096, 4096),
    nn.ReLU(True),
    nn.Dropout(),
    nn.Linear(4096, num_classes)
)

# 创建自己的数据集，此处省略数据加载和预处理的步骤

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(vgg.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in dataloader:
        # 前向传播
        outputs = vgg(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 在训练完毕后，你可以保存模型的权重
torch.save(vgg.state_dict(), 'vgg_model.pth')

请注意，以上代码为简化示例，并省略了数据加载和预处理的步骤。你需要根据自己的数据集进行适当的修改和调整。还需要根据实际情况来选择合适的损失函数和优化器。

希望这个示例能对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch用自己数据训练VGG16](https://blog.csdn.net/Eyesleft_being/article/details/118757500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [用pytorch的VGG网络训练自己的数据集，以及如何加载预训练网络](https://blog.csdn.net/gbz3300255/article/details/107614203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]