resnet预训练模型

ResNet是深度学习中非常重要的一个模型，它是一个深度残差网络。它可以解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使得深层网络可以更好地训练。ResNet模型在ImageNet数据集上获得了非常好的成绩，因此在图像识别领域被广泛使用。

预训练模型是指在大规模数据集上预先训练好的模型，这些模型已经学习到了对图像、文本等数据的表征，可以被用于各种任务的迁移学习，包括图像分类、目标检测、语义分割等任务。ResNet预训练模型可以在不同的计算机视觉任务中进行微调，使得我们能够更快速地训练出高质量的模型。

resnet预训练模型迁移

使用ResNet预训练模型进行迁移学习

加载预训练模型并冻结部分层

为了利用已有的知识，在新任务上实现更好的泛化能力，通常会加载一个已经在大规模数据集（如ImageNet）上训练好的ResNet模型，并在此基础上做微调。对于特定的任务，比如水果分类识别，可以通过调整最后几层来适应新的类别数量。

import torch
from torchvision import models, transforms
model = models.resnet50(pretrained=True)

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False  # 冻结所有参数
    
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes)  # 修改全连接层以匹配新的类别数[^1]

数据增强与标准化处理

考虑到不同应用领域中的图片差异较大，适当的数据变换有助于提高模型鲁棒性和准确性。这一步骤包括但不限于随机裁剪、水平翻转等操作；同时还需要按照原始训练集中所使用的均值和标准差来进行归一化处理。

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])
    ]),
}

定义损失函数及优化器

选择合适的损失函数（例如交叉熵），以及设置合理的初始学习率和其他超参数组合是至关重要的。这里推荐采用Adam作为默认的优化算法之一，因为它能够自适应调节各个维度的学习速率。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)  # 学习率衰减策略[^3]

训练过程概览

在整个训练期间，除了监控验证集上的表现外，还应该定期保存最佳模型权重文件以便后续部署或测试用途。此外，当遇到过拟合现象时，可以尝试减少网络复杂度或者引入正则项等方式加以缓解。

best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0

for epoch in range(num_epochs):
    ...
    scheduler.step()  # 更新学习率
    running_loss = 0.0
    running_corrects = 0
    
    for inputs, labels in dataloaders[phase]:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
        running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
    
    if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc:
        best_acc = epoch_acc
        best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())

model.load_state_dict(best_model_wts)  # 载入最优模型权重