pytorch 对googlenet 实现迁移学习
时间: 2023-05-04 22:05:12 浏览: 97
PyTorch是一种用于机器学习的编程库,而GoogLeNet是一种深度卷积神经网络架构。然而,使用PyTorch实现迁移学习来应用于GoogLeNet的过程并不复杂。
首先,我们需要加载预训练的GoogLeNet模型。PyTorch提供了一个方便的方式来加载预训练好的模型:
```
import torch
import torchvision.models as models
# Load the pretrained model
googlenet = models.googlenet(pretrained=True)
```
接着,我们需要定义一些新的图层来适应我们特定的任务。假设我们想要对样本进行分类:
```
# Set requires_grad = False to freeze the pre-trained parameters
for param in googlenet.parameters():
param.requires_grad = False
# Replace the final fully-connected layer
num_classes = 10
googlenet.fc = torch.nn.Linear(googlenet.fc.in_features, num_classes)
```
在上面的代码中,我们冻结了预训练参数并替换了全连接层。我们还定义了一个新的num_classes参数来指定所需的类别数量。
接下来,我们需要定义优化器和损失函数。在这个示例中,我们将使用随机梯度下降(SGD)优化器和交叉熵损失函数:
```
# Define the optimizer and loss function
optimizer = torch.optim.SGD(googlenet.fc.parameters(), lr=0.001)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
```
在所有步骤都准备好之后,我们可以开始训练模型:
```
# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# Forward pass
output = googlenet(data)
# Compute the loss
loss = criterion(output, target)
# Backward pass and optimize
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
在训练完成后,我们可以评估我们的模型:
```
# Evaluate the model
with torch.no_grad():
total_correct = 0
for data, target in test_loader:
output = googlenet(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
total_correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
accuracy = 100. * total_correct / len(test_loader.dataset)
print(f'Test accuracy: {accuracy:.2f}%')
```
在这个示例中,我们使用PyTorch实现了GoogLeNet的迁移学习。虽然这只是一个简单的例子,但它说明了PyTorch和迁移学习的强大力量。