pytorch迁移学习实战
时间: 2023-05-17 21:03:29 浏览: 80
非常感谢您的提问!关于pytorch迁移学习实战,我可以为您提供一些参考资料和建议。首先,您可以参考PyTorch官方文档中的Transfer Learning Tutorial,该教程提供了详细的步骤和代码示例,帮助您了解如何使用预训练模型进行迁移学习。此外,您还可以参考一些开源项目,如pytorch-cifar和pytorch-image-classification,这些项目提供了实际的应用场景和代码实现,可以帮助您更好地理解迁移学习的实践应用。希望这些信息能够对您有所帮助!
相关问题
Pytorch迁移学习代码实战
迁移学习是在一个领域中训练的深度学习模型在另一个领域中重复使用的技术。在Pytorch中,迁移学习可以通过使用预训练模型和微调来实现。以下是一个基本的迁移学习代码实战:
首先,导入必要的库:
```python
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, models, transforms
```
接下来,定义数据路径和数据扩充:
```python
data_dir = "./data" # 数据路径
# 数据扩充及归一化
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}
```
然后,加载数据:
```python
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes
```
接下来,定义预训练模型:
```python
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
```
然后,定义损失函数和优化器:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
```
接着,定义训练函数:
```python
def train_model(model, criterion, optimizer, num_epochs=25):
for epoch in range(num_epochs):
print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
print('-' * 10)
# 每个epoch都有训练和验证阶段
for phase in ['train', 'val']:
if phase == 'train':
model.train() # 训练模式
else:
model.eval() # 验证模式
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
# 迭代数据.
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 清零梯度参数
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
# 只有训练阶段才追踪历史和计算梯度
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播 + 优化
if phase == 'train':
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]
print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(phase, epoch_loss, epoch_acc))
return model
```
最后,训练模型并保存:
```python
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_ft = model_ft.to(device)
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, num_epochs=25)
torch.save(model_ft.state_dict(), './model_ft.pth')
```
以上就是一个基本的Pytorch迁移学习代码实战。其中,我们使用resnet18作为预训练模型,在两个类别的图像数据集上微调模型。你可以根据自己的需求修改代码并尝试不同的预训练模型。
pytorch深度学习项目实战100
PyTorch是一个强大的深度学习框架,它的灵活性和易用性使得它成为许多研究者和开发者的首选。在PyTorch深度学习项目实战100中,您将学习如何使用PyTorch构建和训练深度学习模型,并将其应用于各种实际场景。
在这个项目中,您将学习到如何使用PyTorch进行数据预处理,包括数据加载、数据变换和数据划分等操作。接下来,您将了解PyTorch中的神经网络模块,如线性层、卷积层、池化层和激活函数等,并学习如何使用这些模块构建自己的神经网络模型。
在模型构建完成后,您将学习如何使用PyTorch提供的优化器和损失函数来训练模型。通过调整超参数、选择合适的损失函数和优化器,您将逐步改进模型的性能并提高其准确度。
在项目的后期阶段,您将学习如何评估模型性能并进行优化。通过使用验证集和测试集来评估模型的准确度和泛化能力,您可以发现模型的问题并进行适当的调整。
除了基本的模型构建和训练之外,该项目还将介绍一些高级的深度学习技术和应用。您将学习到如何使用迁移学习、自动编码器和生成对抗网络等技术来解决实际问题。
最后,在项目的最后阶段,您将有机会应用您学到的知识和技能来实现一个完整的深度学习项目。通过解决一个实际的问题,您将加深对PyTorch的理解和应用,并提高自己的实践能力。
通过完成PyTorch深度学习项目实战100,您将成为一名熟练的PyTorch开发者,并能够使用PyTorch构建和训练各种深度学习模型。无论是研究还是应用,您都将有能力利用PyTorch解决复杂的深度学习问题。