paddlepaddle将配置文件中的图片的长度从128改为256之后,需要修改resnet45的什么地方
时间: 2024-05-31 15:09:58 浏览: 18
当你改变了图片的长度,你需要同步修改ResNet45中的网络结构。具体来说,你需要修改ResNet45中的卷积层、池化层、全连接层等的输入大小,以适应新的图片长度。同时,你可能需要调整网络结构中的其他超参数,比如卷积核大小、步长等,以保证网络的性能。此外,你还需要修改训练过程中的batch size,以适应新的图片长度。
相关问题
paddlepaddle修改了配置文件中的图片的长度和宽度需要修改resnet的什么地方
如果你使用的是PaddlePaddle中自带的ResNet网络,那么你需要修改ResNet的输入层,将输入图像的大小调整为你修改后的尺寸。具体来说,你需要修改以下两个地方:
1. 在 `ResNet.py` 文件中,找到 `__init__` 方法,修改 `self.conv1` 的 `kernel_size` 参数为你修改后的图像大小。
```python
self.conv1 = nn.Conv2D(
in_channels=3,
out_channels=64,
kernel_size=7,
stride=2,
padding=3,
weight_attr=ParamAttr(name=name + "_weights"),
bias_attr=False)
```
2. 在 `train.py` 文件中,找到读取数据的部分,修改 `paddle.vision.transforms.Resize` 方法的参数为你修改后的图像大小。
```python
train_transforms = paddle.vision.transforms.Compose([
paddle.vision.transforms.Resize((224, 224)),
paddle.vision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
paddle.vision.transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
```
注意,如果你使用的是自己实现的ResNet网络,需要根据你自己的代码进行相应的修改。
改为ResNet
好的,以下是使用ResNet-50的代码示例:
```python
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
def ResNet50_model(dim, rate, optimizer):
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(units=dim/2, kernel_initializer='uniform', activation='relu')(x)
x = Dropout(rate/2)(x)
x = Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')(x)
x = Dropout(rate/2)(x)
x = Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')(x)
predictions = Dense(units=7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
```
这个模型使用了Keras中的ResNet50预训练模型作为基础模型,然后在其顶部添加了全连接层。同时,为了避免过拟合,我们也加入了Dropout层。在这个模型中,我们使用了ResNet50的预训练权重,并且将其冻结了,不进行微调,只训练新增的全连接层的权重。
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