resnet18训练数据集

ResNet18可以使用各种数据集进行训练，具体取决于您的任务和数据集的特征。但是，一些常用的数据集包括：

1. ImageNet：这是一个大规模的图像分类数据集，包含超过1000个类别的120万个图像。

2. CIFAR-10/CIFAR-100：这是一个由10/100个类别组成的小规模图像分类数据集，每个图像的大小为32x32像素。

3. MNIST：这是一个手写数字图像分类数据集，包含10个类别的70000个图像。

4. COCO：这是一个大规模的目标检测、分割和图像字幕数据集，包含超过33万个图像。

这些数据集都可以使用ResNet18进行训练，并且已经在许多研究中使用过。

相关问题

resnet50训练数据集

ResNet-50是一个经典的深度卷积神经网络模型，常用于图像分类任务。要训练ResNet-50模型，你需要一个合适的训练数据集。

训练数据集通常由大量的标记图像组成，这些图像被用作模型的输入和对应的输出标签。对于图像分类任务，每个图像都会有一个对应的类别标签，用于指示图像属于哪个类别。

对于ResNet-50，你可以选择使用广泛使用的图像分类数据集，如ImageNet。ImageNet数据集包含超过一百万张图像，并分为1000个类别。你可以使用ImageNet数据集来训练ResNet-50模型，并根据你的需求进行微调或自定义。

当然，如果你有特定领域的图像分类任务，你也可以创建自己的数据集。这需要收集和标记足够数量的图像，并为每个图像提供正确的类别标签。

在训练ResNet-50之前，你可能还需要对图像进行预处理，如裁剪、缩放或归一化，以提高模型的训练效果和收敛速度。

总而言之，要训练ResNet-50模型，你需要一个适当的训练数据集，其中包含大量标记的图像，并且最好进行预处理以提高训练效果。

resnet18训练mnist数据集

要使用ResNet-18来训练MNIST数据集，首先需要导入相应的库，并获取MNIST数据集。然后，需要调整ResNet-18模型的全连接层的输出，以适应MNIST数据集的10个类别。接下来，可以开启训练过程，并在训练过程中显示损失值。训练完成后，可以保存训练好的模型权重文件。最后，在测试集上测试训练后模型的准确率。

下面是一种可能的实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms

# 导入MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

# 创建ResNet-18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
in_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(in_features, 10)

# 设置优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 开始训练
num_epochs = 10
batch_size = 64
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
    
    print("Epoch {} - Training loss: {:.4f}".format(epoch+1, running_loss / len(train_loader)))

# 保存训练好的模型权重文件
torch.save(model.state_dict(), 'resnet18_mnist.pth')

# 在测试集上测试模型准确率
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = 100 * correct / total
print("Test accuracy: {:.2f}%".format(accuracy))