pytorch resnet训练集

pytorch的resnet主干网络是一个预训练的深度学习模型，可以用于图像分类任务。要训练自定义的分类数据集，只需将其全连接层替换为自定义的输出层，以适应不同的分类数目。可以通过导入预训练模型，冻结其参数，然后修改最后的全连接层进行微调。具体步骤如下：
1. 导入预训练的resnet模型：使用torchvision提供的预训练模型，例如resnet18、resnet50等。

import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)

2. 冻结模型参数：通过设置requires_grad=False，冻结模型的所有参数，保持其特征提取部分不变。

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

3. 替换全连接层：将模型的最后一层全连接层替换为适应自定义分类数目的全连接层。

import torch.nn as nn

num_classes = 10  # 自定义分类数目
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

4. 训练模型：使用自定义的数据集进行模型训练，可以使用torchvision提供的数据加载函数，如ImageFolder数据集。

import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder('path/to/custom_dataset', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 模型训练
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

以上是使用pytorch中的resnet进行自定义分类数据集训练的一般步骤。根据具体的需求，可能还需要进行模型调优、学习率调整等操作。参考的Github代码库提供了更详细的代码示例，可以进一步参考该代码库进行实践。