resnet18 全参数微调代码

根据引用中的描述，可以了解到使用pytorch和resnet18模型实现图片二分类网络微调的全过程。其中，resnet18是一个深度卷积神经网络模型，可以用于图像分类任务。下面是一个简单的resnet18全参数微调的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms

# 定义数据预处理
data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

# 加载数据集
data_dir = 'path/to/data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x])
                  for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=4)
              for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes

# 加载预训练模型
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, dataloaders, dataset_sizes, num_epochs=25)

# 保存模型
torch.save(model_ft.state_dict(), 'path/to/save/model')

在这个代码示例中，首先定义了数据预处理的方式，然后加载了数据集，并将其分为训练集和验证集。接着，加载了预训练的resnet18模型，并将其最后一层的输出改为2，以适应二分类任务。定义了损失函数和优化器后，使用train_model函数进行模型训练，并保存训练好的模型。