在CNN中加入MMD进行样本迁移pytorch
时间: 2023-12-11 21:23:40 浏览: 61
在 PyTorch 中,可以使用 MMD 实现样本迁移。以下是一些基本步骤:
1. 安装必要的库:`pip install torch`, `pip install torchvision`, `pip install adabound`
2. 定义数据集:使用 PyTorch 库中的 `torchvision.datasets.ImageFolder` 方法加载数据集,可以使用 `transforms` 对数据进行预处理。例如:
```
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_set = torchvision.datasets.ImageFolder(root='path/to/train', transform=transform)
test_set = torchvision.datasets.ImageFolder(root='path/to/test', transform=transform)
```
3. 定义数据加载器:使用 `torch.utils.data.DataLoader` 方法定义数据加载器,可以指定 `batch_size`,`shuffle` 等参数。
4. 定义模型:使用 PyTorch 中的 `nn.Module` 定义模型,例如:
```
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 54 * 54, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 2)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.pool1(x)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = self.pool2(x)
x = x.view(-1, 32 * 54 * 54)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
5. 定义优化器和损失函数:使用 PyTorch 中的优化器和损失函数,例如:
```
optimizer = optim.Adabound(model.parameters(), lr=0.001, final_lr=0.1)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
```
6. 定义 MMD 损失函数:使用 `mmd.py` 中的代码定义 MMD 损失函数,例如:
```
from mmd import mix_rbf_mmd2
def mmd_loss(x_src, x_tgt):
"""
x_src: 源域数据
x_tgt: 目标域数据
"""
x_src = x_src.view(x_src.size(0), -1)
x_tgt = x_tgt.view(x_tgt.size(0), -1)
return mix_rbf_mmd2(x_src, x_tgt)
```
7. 训练模型:在每个训练循环中,将源域数据和目标域数据输入到模型中,计算 MMD 损失函数,并通过反向传播更新模型参数。
```
for epoch in range(num_epochs):
for i, data in enumerate(train_loader):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels) + mmd_loss(src_features, tgt_features)
loss.backward()
optimizer.step()
```
其中,`src_features` 和 `tgt_features` 分别是源域数据和目标域数据经过模型的特征表示。在每个训练循环中,需要计算这两个特征表示并传入 `mmd_loss` 函数中计算 MMD 损失函数。