编写一个训练fer2013的数据集的模型训练代码
时间: 2024-05-04 12:18:51 浏览: 16
好的,以下是一个使用PyTorch框架训练FER2013数据集的简单示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 7)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.Grayscale(),
transforms.Resize((48, 48)),
transforms.ToTensor()
])
train_data = ImageFolder(root='fer2013/train', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
# 定义优化器和损失函数
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
if (i + 1) % 10 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_loader), loss.item()))
```
这个代码使用了一个简单的卷积神经网络模型来对FER2013数据集进行分类,使用了Adam优化器和交叉熵损失函数进行训练。你需要将`fer2013`文件夹放在当前目录下,并且确保你已经安装了PyTorch和torchvision库。
注意:由于FER2013数据集包含了训练集、测试集和验证集,因此你需要根据自己的需求将数据集划分为训练集和测试集,以便进行模型评估。
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