Resnet预训练模型下载使用

### 如何下载和使用ResNet预训练模型进行迁移学习

#### 下载ResNet预训练模型
为了获取ResNet预训练模型，可以借助深度学习框架如PyTorch或TensorFlow提供的官方资源。以下是基于PyTorch的方法：

import torch
from torchvision import models

# 加载带有ImageNet权重的ResNet50模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

这段代码展示了怎样简便地加载一个预先训练过的ResNet50架构实例[^1]。

#### 修改最后一层以适应特定任务
当应用迁移学习时，通常会调整网络的最后一层来匹配目标任务的需求。对于图像分类问题而言，这意呸着改变全连接层（fc layer）中的输出单元数量至目标类别数：

num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes)  # 假设num_classes为目标数据集的类数目

此操作使得原本适用于大规模通用图片识别任务的ResNet能够专注于更具体的场景下工作。

#### 准备自定义的数据集
为了让新的模型能更好地理解待解决的任务特性，在实际部署之前还需要准备相应的训练样本集合。一般情况下，应该创建两个子文件夹分别存放训练集与验证集；每个子文件夹内再按标签名建立多个目录用于存储各类别的图像文件。

#### 训练过程配置
最后一步涉及设定优化器(optimizer)，损失函数(loss function)以及迭代次数(epoch number)等超参数的选择。这些因素直接影响到最终得到的结果质量好坏与否。下面给出了一组可能适用的初始配置方案作为参考：

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 定义交叉熵损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)  # 使用随机梯度下降法更新权值
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)  # 学习率衰减策略

完成上述准备工作之后就可以启动正式的训练流程了。值得注意的是在整个过程中应当密切监控各项指标变化情况以便及时作出合理调整。