如何重新训练整个模型，用resnet

重新训练整个模型需要以下步骤：

1. 加载预训练的 RESNET18 模型并修改最后一层的输出特征数量，使其适应你的任务需求。

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

resnet = models.resnet18(pretrained=True)
num_features = resnet.fc.in_features
resnet.fc = nn.Linear(num_features, num_classes) # num_classes 表示分类数量

2. 准备数据集并进行数据预处理，例如将图像转换为张量并进行归一化等操作。

3. 定义损失函数和优化器，例如交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(resnet.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4. 进行训练，并在验证集上进行评估。具体的训练过程可以参考 PyTorch 的官方文档，这里简单列出训练的主要步骤。

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = resnet(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    # 在验证集上进行评估
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in valloader:
            images, labels = data
            outputs = resnet(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = 100 * correct / total
    print('[Epoch %d] loss: %.3f, accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), accuracy))

5. 保存模型。

torch.save(resnet.state_dict(), 'resnet_model.pth')

注意，重新训练整个模型需要大量的训练数据和计算资源，并且训练过程可能需要花费很长时间。如果你的训练数据集较小，可以考虑在预训练模型的基础上进行微调，以加快训练速度并提高模型的性能。