导入ResNet18模块,可以选择torchvision.models.resnet18(),然后冻结大部分层(通常前几层),只训练最后一部分自定义的全连接层,以防止过拟合。代码怎么写
时间: 2024-10-06 13:05:55 浏览: 121
在PyTorch中,导入ResNet18并冻结大部分层的基本代码会像下面这样编写:
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练的ResNet18模型,但不加载其参数
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
for param in resnet18.parameters():
param.requires_grad = False # 冻结所有参数
# 自定义最后一部分:全连接层
num_classes = len(your_dataset.classes) # 将your_dataset.classes替换为实际的数据集类别数
resnet18.fc = torch.nn.Linear(resnet18.fc.in_features, num_classes) # 修改最后的全连接层
# 如果你想继续使用预训练的前几层提取特征,可以用model.conv*和model.bn*属性
这里假设your_dataset.classes
是你数据集中的类别数量。这一步骤将允许你利用预训练模型的基础特征提取能力,而只在顶部自定义的部分进行微调,以防止过拟合。
注意:记得在使用requires_grad
之前检查模型的结构,确认你需要哪些层保持不变。
相关问题
resnet冻结后面几层训练代码
在 PyTorch 中冻结 ResNet 的后几层并训练前几层,可以按照以下步骤:
- 加载预训练的 ResNet 模型
import torch
import torchvision.models as models
resnet = models.resnet18(pretrained=True)
- 冻结后面几层
for param in resnet.parameters():
param.requires_grad = False
# 可以选择冻结部分层
for param in resnet.layer4.parameters():
param.requires_grad = False
- 修改分类器以适应新任务
# 修改分类器,这里以 resnet18 为例
num_ftrs = resnet.fc.in_features
resnet.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
- 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(resnet.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
- 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in dataloaders['train']:
# 将输入和标签转移到 GPU 上
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 模型前向传播
outputs = resnet(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化器更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
其中,num_classes
表示新任务的分类数,dataloaders
表示数据加载器,num_epochs
表示训练轮数,device
表示设备(如 cuda
或 cpu
)。
冻结resnet18权重
冻结ResNet18权重的方法如下:
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 冻结所有卷积基的权重
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 打印模型结构和参数是否被冻结
print(model)
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param.requires_grad)
这段代码首先导入了PyTorch和torchvision库中的ResNet18模型。然后,通过设置requires_grad
属性为False,将所有卷积基的权重冻结起来。最后,将模型设置为评估模式,并打印模型结构和参数是否被冻结。