在jupyter notebook中使用Resnet 101替换Resnet 50
时间: 2023-10-02 12:05:20 浏览: 180
基于ResNet50和Cifar10数据集的全卷积图像识别分类源码+项目说明(Jupyter Notebook运行).zip
可以通过以下步骤在Jupyter Notebook中使用ResNet 101替换ResNet 50:
1. 首先,确保你已经安装了相应的Python库和框架,比如PyTorch、torchvision等。
2. 下载ResNet 101的预训练模型,可以在torchvision库中找到。
```
import torchvision.models as models
resnet101 = models.resnet101(pretrained=True)
```
3. 定义新的模型,将ResNet 101作为主干网络。
```
import torch.nn as nn
class NewModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(NewModel, self).__init__()
self.resnet101 = models.resnet101(pretrained=True)
self.fc = nn.Linear(1000, 10) # 假设最后一层为10分类问题
def forward(self, x):
x = self.resnet101(x)
x = self.fc(x)
return x
```
4. 加载数据集,训练新模型,并保存模型。
```
# 加载数据集
train_loader, test_loader = ...
# 定义新模型
model = NewModel()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = ...
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for data in train_loader:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'new_model.pth')
```
以上是在Jupyter Notebook中使用ResNet 101替换ResNet 50的基本步骤,可以根据自己的需求进行修改和调整。
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