Pytorch_基于预训练的ResNet模型训练自己的分类器 1. 加载数据import os import torch.utils.data as data import torch import torch.optim as optim import torch.nn as nn from torch.optim import lr_scheduler from torchvision import datasets, models, transforms from PIL import Image import time import ...
1. 数据处理 2. 准备配置文件 3. 自定义DataSet和DataLoader 4. 构建模型 5. 训练模型 6. 编写预测模块 三、效果展示 四、源码地址 一、概述 🔥本项目使用Pytroch,并基于ResNet50模型,实现了对天气图片的识别,过程详细,十分适合基础阶段的同学阅读。 项目目录结构: 核心步骤: 数据处理 准备配置文件 构建自定...
(data.Dataset):# 定义自己的数据类##自定义类型数据输入def__init__(self,img_path,txt_path,dataset='',data_transforms=None,loader=default_loader):im_list=[]im_labels=[]withopen(txt_path,'r')asfiles:forlineinfiles:items=line.split()ifitems[0][0]=='/':imname=line.split()[0][1:]...
使用了迁移学习技术,加载了预训练的Resnet50模型进行微调,这是在“PyTorch那些事儿:迁移学习”中介绍的内容。 通过本文,我们可以更加深入运用前面学习的知识,针对实际的数据集完成一个完整的图像分类建模过程。同时也会引入一些新的方法,使建模效果更优。 2 数据集介绍 数据集存储在“data/垃圾分类数据集”,目录结构...
训练图像被组织在子文件夹中,子文件夹名称表示图像的类。这是图像分类问题的典型情况,幸运的是,不需要编写自定义数据集类。在这种情况下,可以立即使用torchvision中的ImageFolder。如果你想使用WeightedRandomSampler,你需要为数据集的每个元素指定一个权重。通常,总图像总比上类别数被用作一个权重。
2、预训练模型的修改 2.1、简单参数修改 以resnet50网络为例,resnet50网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,如果只有9类,修改的代码如下: # coding=UTF-8 import torchvision.models as models #调用模型 model = models.resnet50(pretrained=True) ...
打印模型将显示ResNet模型的图层体系结构。这可能超出了我的意识或你的理解,但看到那些深层隐藏层内的东西仍然很有趣。 这取决于你选择什么样的模型,根据你的特定数据集模型可能会不同。这里列出了所有的PyTorch模型。 现在我们进入深度神经网络的有趣部分。首先,我们必须冻结预训练过的层,因此在训练期间它们不会进行...
本文将具体介绍如何将PyTorch的代码迁移至MindSpore,并在Ascend芯片上实现单机单卡训练。使用的PyTorch代码为:Resnet50+CIFAR-10的图像分类任务。 示例代码:包含PyTorch和MindSpore代码 数据集:CIFAR-10 MindSpore API主要类别 一、训练流程对比介绍 由于MindSpore的架构设计不同于PyTorch框架,二者的训练流程以及代码实现也有...
这里先后使用了自定的网络以及ResNet18和ResNet50网络进行训练测试。下面分别介绍下: 自定义的网络:由两个卷积层和三个全连接层组成 importtorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassMyCNN(nn.Module):def__init__(self):super(MyCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,8,kernel_size=3,stride=...
[resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception] 其他输入如下:num_classes为数据集的类别数,batch_size是训练的 batch 大小,可以根据您机器的计算能力进行调整,num_epochsis是 我们想要运行的训练 epoch 数,feature_extractis是定义我们选...