1.格式是图片,文件名是flower
时间: 2024-01-02 11:01:41 浏览: 68
flower_photos.rar
好的,那么我们就使用PyTorch内置的`ImageFolder`类来加载数据集。假设该数据集的路径为`./flower`,其中包含三个子文件夹,分别是`setosa`、`versicolor`、`virginica`,分别对应鸢尾花的三个品种。
以下是加载数据集的代码:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
# 定义数据预处理
data_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载数据集
dataset = ImageFolder('./flower', transform=data_transforms)
# 定义数据加载器
batch_size = 32
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```
其中,`data_transforms`定义了数据预处理的方式,包括将图片resize到$224 \times 224$,转成tensor,以及进行标准化处理。
`dataset`使用`ImageFolder`类加载数据集,其中`./flower`指定了数据集的路径,`transform=data_transforms`指定了数据预处理的方式。
`data_loader`定义了数据加载器,`batch_size`指定了每个batch的大小,`shuffle=True`指定了在每个epoch开始时是否对数据进行shuffle。
接下来,我们可以使用`torchvision.models.resnet18()`方法初始化网络,并手动将下载下来的权重给模型参数赋值。假设该权重文件的路径为`./resnet18_weights.pth`,我们可以使用以下代码加载权重:
```python
from torchvision.models import resnet18
# 初始化模型
model = resnet18(num_classes=3)
# 加载权重
weights = torch.load('./resnet18_weights.pth', map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(weights)
```
其中,`resnet18(num_classes=3)`中的`num_classes=3`指定了模型输出的类别数,即鸢尾花数据集的三个品种。
`torch.load()`方法可以加载权重文件,其中`map_location=torch.device('cpu')`指定了将权重加载到CPU上。
最后,我们可以对鸢尾花进行分类训练。以下是训练代码:
```python
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader):
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 每训练10个batch,输出一次信息
if (i + 1) % 10 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(data_loader), loss.item()))
```
其中,`torch.nn.CrossEntropyLoss()`定义了损失函数,`torch.optim.SGD()`定义了优化器,`lr=0.001`指定了学习率,`momentum=0.9`指定了动量大小。
在训练过程中,我们需要对每个batch进行前向传播、计算损失、反向传播和优化。完成一次epoch后,我们可以输出一次信息,包括当前epoch的编号、当前batch的编号、当前损失的大小等信息。
训练完成后,我们可以保存模型的参数,以便后续使用。以下是保存模型参数的代码:
```python
# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), './resnet18_iris.pth')
```
其中,`model.state_dict()`返回了模型的参数字典,`torch.save()`可以将该字典保存到文件中,以便后续使用。
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