model = densenet121(pretrained=True) num_ftrs = model.classifier.in_features model.classifier = nn.Linear(num_ftrs, 4)与K.set_learning_phase(0) base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), ) for layer in base_model.layers: layer.trainable=False K.set_learning_phase(1) x = base_model.output x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) # let's add a fully-connected layer x = layers.Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) x = layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) # and a logistic l # ayer -- let's say we have 200 classes predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()
时间: 2024-01-24 08:20:20 浏览: 23
这是两个不同的深度学习模型的代码。第一个是使用PyTorch实现的DenseNet121模型,将其预训练的分类器替换为一个具有4个输出类的线性层。第二个是使用Keras实现的DenseNet121模型,该模型在ImageNet数据集上进行了预训练,但将其顶部的分类层移除,并添加了几个全连接层和一个softmax层,以适应另一个具有4个输出类的任务。这两个模型采用不同的框架和实现方式,但都使用了DenseNet121作为基础模型,并且都是用于分类任务。
相关问题
# 定义模型 model = densenet121(pretrained=True) num_ftrs = model.classifier.in_features model.classifier = nn.Linear(num_ftrs, 4) # 四分类问题,输出节点数为4
这段代码定义了一个使用预训练的DenseNet-121作为特征提取器,并添加了一个四分类问题的全连接层。具体来说,DenseNet-121是一种深度卷积神经网络模型,适用于图像分类任务。在这里,我们使用了预训练的模型,因为它已经在大规模数据集上进行了训练,可以提供更好的特征提取能力。通过替换全连接层,我们可以将模型调整为适用于我们特定的分类问题,输出节点数为4,表示将图像分为4个类别。
torchvision.models.squeezenet1_0实现hotdog数据集
好的,让我来为你讲解如何使用torchvision.models.squeezenet1_0来实现hotdog数据集的分类任务。首先,我们需要导入必要的库和模块:
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
```
接下来,我们需要定义数据集的路径,并使用torchvision中的transforms模块对数据进行预处理:
```python
data_dir = "./hotdog"
# 数据预处理
transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize(224),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
```
在这里,我们使用了transforms.Resize对图片进行缩放,并使用transforms.CenterCrop对图片进行中心裁剪,将其大小调整为224x224。接着,我们使用transforms.ToTensor将图片转化为张量,并使用transforms.Normalize对张量进行标准化。
现在,我们可以使用torchvision中的ImageFolder模块来加载数据集:
```python
# 加载数据集
train_set = torchvision.datasets.ImageFolder(root=data_dir+"/train", transform=transform)
test_set = torchvision.datasets.ImageFolder(root=data_dir+"/test", transform=transform)
# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False)
```
在这里,我们使用ImageFolder模块来加载数据集,并使用DataLoader模块定义数据加载器,将数据分为多个batch进行训练。
接下来,我们需要定义模型,并将模型转移到GPU上进行训练:
```python
# 定义模型
model = models.squeezenet1_0(pretrained=True)
num_ftrs = model.classifier[1].in_features
model.classifier[1] = nn.Linear(num_ftrs, 2)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 将模型转移到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
```
在这里,我们使用了预训练的SqueezeNet模型,并将其输出层修改为两个输出节点,用于hotdog数据集的二分类任务。接着,我们定义了损失函数和优化器,并将模型转移到GPU上进行训练。
最后,我们可以使用以下代码来进行训练和测试:
```python
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
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
# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
在这里,我们使用了10个epoch进行训练,并在测试集上进行测试。最后,我们输出了模型在测试集上的准确率。