timm训练自己数据集代码

Timm是PyTorch库中一个流行的模型仓库和超参数优化工具，它主要用于预训练深度学习模型。如果你想要使用Timm来训练自己的数据集，通常需要以下几个步骤：

1. **安装Timm**：首先确保已经安装了PyTorch，然后通过pip安装timm：

   pip install timm

2. **准备数据**：将你的数据组织成PyTorch DataLoader可以接受的形式，例如`torch.utils.data.Dataset` 或 `torchvision.datasets.ImageFolder`。

3. **加载模型**：选择一个Timm的预训练模型作为基础，如ResNet、EfficientNet等。可以通过`timm.models`模块获取：

   from timm.models import create_model
   model = create_model('resnet50', pretrained=True)  # 加载预训练权重

4. **修改头部层**：由于训练自己的数据集，可能需要改变模型的分类头层（如FC层），以便适应新的类别数：

   num_classes = len(your_labels)
   in_features = model.fc.in_features
   model.fc = nn.Linear(in_features, num_classes)

5. **设置损失函数和优化器**：

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 如果是多分类任务
   optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=your_learning_rate)

6. **训练过程**：

   for epoch in range(num_epochs):
       train(model, dataloader_train, criterion, optimizer)
       validate(model, dataloader_val)

这里`train` 和 `validate` 函数分别负责训练和验证阶段的迭代。

7. **保存模型**：
训练结束后，你可以保存模型以便于之后的推理或微调：

   torch.save(model.state_dict(), 'custom_model.pth')