resnet二分类实例

使用pytorch和resnet18模型进行图片二分类的全过程如下：
1. 下载并准备数据集，可以使用提供的蚂蚁蜜蜂分类数据集。
2. 加载预训练的resnet18模型，可以从提供的链接中下载。
3. 将模型最后一层的输出改为二分类的输出（例如使用nn.Linear将输出特征数改为2）。
4. 定义损失函数，例如使用交叉熵损失函数。
5. 定义优化器，例如使用随机梯度下降（SGD）优化器。
6. 将数据集划分为训练集和验证集，并定义数据加载器。
7. 进行训练和验证，使用训练集对模型进行训练，使用验证集对模型进行评估。
8. 可以选择保存训练好的模型以备将来使用。

相关问题

resnet-50实现代码

以下是 ResNet-50 的实现代码：

import tensorflow as tf

def identity_block(X, f, filters, stage, block):
    """
    实现恒等块
    
    参数：
    X -- 输入的张量，维度为 (m, n_H_prev, n_W_prev, n_C_prev)
    f -- 整数，指定主路径中间的卷积窗口的形状
    filters -- 整数列表，定义了主路径中每层的卷积层的过滤器数量
    stage -- 整数，用于命名层，取决于它们在网络中的位置
    block -- 字符串/整数，用于命名层，取决于它们在网络中的位置
    
    返回：
    X -- 恒等块的输出，维度为：(n_H, n_W, n_C)
    """
    
    # 定义命名规则
    conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch'
    bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch'
    
    # 获取过滤器
    F1, F2, F3 = filters
    
    # 保存输入数据，将会用于为主路径添加捷径
    X_shortcut = X
    
    # 主路径的第一部分
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid', name=conv_name_base + '2a', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2a')(X)
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    
    # 主路径的第二部分
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F2, kernel_size=(f, f), strides=(1, 1), padding='same', name=conv_name_base + '2b', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2b')(X)
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    
    # 主路径的第三部分
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid', name=conv_name_base + '2c', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2c')(X)
    
    # 主路径添加捷径
    X = tf.keras.layers.Add()([X, X_shortcut])
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    
    return X

def convolutional_block(X, f, filters, stage, block, s=2):
    """
    实现卷积块
    
    参数：
    X -- 输入的张量，维度为 (m, n_H_prev, n_W_prev, n_C_prev)
    f -- 整数，指定主路径中间的卷积窗口的形状
    filters -- 整数列表，定义了主路径中每层的卷积层的过滤器数量
    stage -- 整数，用于命名层，取决于它们在网络中的位置
    block -- 字符串/整数，用于命名层，取决于它们在网络中的位置
    s -- 整数，指定要使用的步幅
    
    返回：
    X -- 卷积块的输出，维度为：(n_H, n_W, n_C)
    """
    
    # 定义命名规则
    conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch'
    bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch'
    
    # 获取过滤器
    F1, F2, F3 = filters
    
    # 保存输入数据，将会用于为主路径添加捷径
    X_shortcut = X
    
    # 主路径的第一部分
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(s, s), padding='valid', name=conv_name_base + '2a', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2a')(X)
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    
    # 主路径的第二部分
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F2, kernel_size=(f, f), strides=(1, 1), padding='same', name=conv_name_base + '2b', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2b')(X)
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    
    # 主路径的第三部分
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid', name=conv_name_base + '2c', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2c')(X)
    
    # 捷径路径
    X_shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(s, s), padding='valid', name=conv_name_base + '1', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X_shortcut)
    X_shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '1')(X_shortcut)
    
    # 主路径添加捷径
    X = tf.keras.layers.Add()([X, X_shortcut])
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    
    return X

def ResNet50(input_shape=(64, 64, 3), classes=6):
    """
    实现 ResNet-50
    
    参数：
    input_shape -- 输入的图像的维度
    classes -- 整数，分类数
    
    返回：
    model -- Keras 模型实例
    """
    
    # 定义输入作为 Keras 张量
    X_input = tf.keras.layers.Input(input_shape)
    
    # 零填充
    X = tf.keras.layers.ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)
    
    # 第一阶段
    X = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(7, 7), strides=(2, 2), name='conv1', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    X = tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name='bn_conv1')(X)
    X = tf.keras.layers.Activation('relu')(X)
    X = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(X)
    
    # 第二阶段
    X = convolutional_block(X, f=3, filters=[64, 64, 256], stage=2, block='a', s=1)
    X = identity_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='b')
    X = identity_block(X, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='c')
    
    # 第三阶段
    X = convolutional_block(X, f=3, filters=[128, 128, 512], stage=3, block='a', s=2)
    X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='b')
    X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='c')
    X = identity_block(X, 3, [128, 128, 512], stage=3, block='d')
    
    # 第四阶段
    X = convolutional_block(X, f=3, filters=[256, 256, 1024], stage=4, block='a', s=2)
    X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='b')
    X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='c')
    X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='d')
    X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='e')
    X = identity_block(X, 3, [256, 256, 1024], stage=4, block='f')
    
    # 第五阶段
    X = convolutional_block(X, f=3, filters=[512, 512, 2048], stage=5, block='a', s=2)
    X = identity_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block='b')
    X = identity_block(X, 3, [512, 512, 2048], stage=5, block='c')
    
    # 平均池化层
    X = tf.keras.layers.AveragePooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same')(X)
    
    # 输出层
    X = tf.keras.layers.Flatten()(X)
    X = tf.keras.layers.Dense(classes, activation='softmax', name='fc' + str(classes), kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=0))(X)
    
    # 创建模型
    model = tf.keras.models.Model(inputs=X_input, outputs=X, name='ResNet50')
    
    return model

pytorch迁移学习实例

好的，以下是一个基于 PyTorch 的迁移学习实例，可以参考一下：

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载数据集

data_dir = '/path/to/data'

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])
    ]),
}

image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x])
                  for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=4)
              for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes

3. 加载预训练模型

model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)

4. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# Observe that all parameters are being optimized
optimizer_ft = torch.optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 训练模型

def train_model(model, criterion, optimizer, num_epochs=25):
    for epoch in range(num_epochs):
        print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
        print('-' * 10)

        # Each epoch has a training and validation phase
        for phase in ['train', 'val']:
            if phase == 'train':
                model.train()  # Set model to training mode
            else:
                model.eval()   # Set model to evaluate mode

            running_loss = 0.0
            running_corrects = 0

            # Iterate over data.
            for inputs, labels in dataloaders[phase]:
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)

                # zero the parameter gradients
                optimizer.zero_grad()

                # forward
                # track history if only in train
                with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
                    outputs = model(inputs)
                    _, preds = torch.max(outputs, 1)
                    loss = criterion(outputs, labels)

                    # backward + optimize only if in training phase
                    if phase == 'train':
                        loss.backward()
                        optimizer.step()

                # statistics
                running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)

            epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
            epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]

            print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(
                phase, epoch_loss, epoch_acc))

    return model

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_ft = model_ft.to(device)

model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, num_epochs=25)

6. 保存模型

torch.save(model_ft.state_dict(), '/path/to/save/model.pth')

这个例子中，我们使用了一个预训练的 ResNet-18 模型进行迁移学习，然后训练了一个二分类模型。你可以根据自己的需要进行修改和扩展。