resnet图像训练识别示例代码

时间: 2023-09-04 07:09:59 浏览: 41
以下是使用PyTorch实现ResNet进行图像分类的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 设置设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 定义超参数 num_epochs = 10 batch_size = 100 learning_rate = 0.001 # 加载数据集并进行预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) # 定义模型 class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10): super(ResNet, self).__init__() self.in_planes = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(512*block.expansion, num_classes) def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride): strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1) layers = [] for stride in strides: layers.append(block(self.in_planes, planes, stride)) self.in_planes = planes * block.expansion return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = nn.functional.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = nn.functional.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_planes != planes * self.expansion: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) ) def forward(self, x): out = nn.functional.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = nn.functional.relu(out) return out class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_planes != planes * self.expansion: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) ) def forward(self, x): out = nn.functional.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = nn.functional.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) out += self.shortcut(x) out = nn.functional.relu(out) return out # 初始化模型并定义损失函数和优化器 model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2]).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.to(device) labels = labels.to(device) # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (i+1) % 100 == 0: print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) # 测试模型 model.eval() with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: images = images.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('测试集准确率: {} %'.format(100 * correct / total)) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'resnet.ckpt') ``` 在代码中,我们使用了ResNet-18网络结构,使用了CIFAR-10数据集进行训练和测试。通过运行代码,可以得到一个在CIFAR-10数据集上准确率约为90%的模型。

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