vits-fast-fine-tuning google colab

时间: 2023-09-18 08:14:38 浏览: 93
Sure! Here are the steps to fine-tune ViT-S on a custom dataset using Google Colab: 1. Open a new Google Colab notebook and select a GPU runtime environment. 2. Install the necessary libraries: ``` !pip install torch torchvision !pip install timm ``` 3. Download and prepare the custom dataset. You can use any dataset of your choice. Make sure to split it into training and validation sets. 4. Define the data loaders: ``` import torch import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import ImageFolder # Define the transformations transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = 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]) ]) # Define the data loaders train_dataset = ImageFolder('path_to_train_data', transform=transform_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_dataset = ImageFolder('path_to_val_data', transform=transform_val) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) ``` Replace 'path_to_train_data' and 'path_to_val_data' with the paths to your training and validation data folders, respectively. 5. Load the pre-trained ViT-S model: ``` import timm model = timm.create_model('vit_small_patch16_224', pretrained=True) ``` 6. Modify the last layer of the model to fit your custom dataset: ``` import torch.nn as nn num_classes = len(train_dataset.classes) model.head = nn.Sequential( nn.LayerNorm((768,)), nn.Linear(768, num_classes) ) ``` Replace '768' with the hidden size of the model you are using. For ViT-S, it is 768. 7. Define the optimizer and criterion: ``` import torch.optim as optim optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() ``` 8. Fine-tune the model: ``` device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): train_loss = 0.0 val_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 # Train the model model.train() for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) # Evaluate the model on validation set model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) val_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset) accuracy = 100 * correct / total print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f} \tValidation Loss: {:.6f} \tAccuracy: {:.2f}'.format( epoch+1, train_loss, val_loss, accuracy)) ``` 9. Save the model: ``` torch.save(model.state_dict(), 'path_to_save_model') ``` Replace 'path_to_save_model' with the path where you want to save the model. That's it! You have fine-tuned ViT-S on your custom dataset using Google Colab.

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