pytorch使用resnet50进行监督学习并保存模型
时间: 2024-01-10 08:04:50 浏览: 37
以下是使用 PyTorch 训练 ResNet50 模型并保存模型的示例代码:
``` python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
# 加载 ResNet50 模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 冻结所有模型参数
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 替换最后一层全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# 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()
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'resnet50.pth')
```
在这个示例中,我们先加载了预训练好的 ResNet50 模型,并将其所有参数都冻结了起来,只替换了最后一层全连接层以适应我们的数据。
然后我们定义了损失函数和优化器,开始进行训练。在训练过程中,我们使用 PyTorch 内置的优化器 Adam,并使用交叉熵损失作为我们的损失函数。
最后,我们保存了训练好的模型参数到文件中,以便以后可以加载到模型中进行预测。
相关推荐
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)