torchvision.models.squeezenet1_0实现hotdog数据集

好的，让我来为你讲解如何使用torchvision.models.squeezenet1_0来实现hotdog数据集的分类任务。首先，我们需要导入必要的库和模块：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn

接下来，我们需要定义数据集的路径，并使用torchvision中的transforms模块对数据进行预处理：

data_dir = "./hotdog"

# 数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize(224),
     transforms.CenterCrop(224),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

在这里，我们使用了transforms.Resize对图片进行缩放，并使用transforms.CenterCrop对图片进行中心裁剪，将其大小调整为224x224。接着，我们使用transforms.ToTensor将图片转化为张量，并使用transforms.Normalize对张量进行标准化。

现在，我们可以使用torchvision中的ImageFolder模块来加载数据集：

# 加载数据集
train_set = torchvision.datasets.ImageFolder(root=data_dir+"/train", transform=transform)
test_set = torchvision.datasets.ImageFolder(root=data_dir+"/test", transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False)

在这里，我们使用ImageFolder模块来加载数据集，并使用DataLoader模块定义数据加载器，将数据分为多个batch进行训练。

接下来，我们需要定义模型，并将模型转移到GPU上进行训练：

# 定义模型
model = models.squeezenet1_0(pretrained=True)
num_ftrs = model.classifier[1].in_features
model.classifier[1] = nn.Linear(num_ftrs, 2)

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

# 将模型转移到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

在这里，我们使用了预训练的SqueezeNet模型，并将其输出层修改为两个输出节点，用于hotdog数据集的二分类任务。接着，我们定义了损失函数和优化器，并将模型转移到GPU上进行训练。

最后，我们可以使用以下代码来进行训练和测试：

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在这里，我们使用了10个epoch进行训练，并在测试集上进行测试。最后，我们输出了模型在测试集上的准确率。