pytorch迁移学习图像分类的基础知识

PyTorch是一个流行的深度学习框架，用于图像分类的迁移学习在PyTorch中非常常见，以下是基础知识概览：

1. **预加载模型**：首先，你需要导入PyTorch的`torchvision.models`模块，可以加载预训练的模型，如`resnet18`, `vgg16`, `densenet121`等。它们通常在ImageNet数据集上经过训练，能提供强大的特征提取能力。

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

2. **冻结模型**：如果你只想用预训练模型提取特征而不做微调，可以将模型的参数设置为不可训练（`requires_grad=False`）。这样可以节省计算资源，并防止改变基础特征。

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

3. **替换头部**：为了针对新的图像分类任务，你需要替换掉模型顶部的部分（通常是最后的全连接层），这部分被称为“头”或“分类层”。新建一个适合新任务的线性层并设置其参数为可训练。

num_classes = len(new_dataset.classes) # 新的数据集类别数量
new_classifier = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)
model.fc = new_classifier

4. **加载数据和训练**：创建DataLoader处理图像数据，然后开始微调过程。使用`optimizer`（如SGD、Adam等）更新新分类层的参数，而不是整个模型。

train_loader, val_loader = create_data_loaders() # 自定义数据加载函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001) 
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    validate(...)