pytorch VGG16怎样设置训练集

在PyTorch中，可以使用`torchvision`库中的预训练模型VGG16，并设置自己的训练集。

首先，你需要导入相关的库：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

然后，你可以使用以下代码加载预训练的VGG16模型：

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

接下来，你需要准备训练集。通常情况下，你需要将图像数据进行预处理，并将其转换为PyTorch中的`DataLoader`对象。预处理步骤可以使用`transforms`模块来完成。以下是一个简单的示例：

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 调整图像大小为224x224
    transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为张量
    transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))  # 对图像进行归一化
])

trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='path_to_trainset', transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)

其中，`path_to_trainset`是你训练集的路径。

最后，你可以使用训练集来训练VGG16模型：

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

for epoch in range(10):  # 迭代10轮
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

这样，你就可以使用自己的训练集来训练VGG16模型了。当然，你可能需要根据自己的具体情况进行一些调整和修改。