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 ...
(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:]...
returnimg.convert('RGB') classCustomImageLoader(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()...
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...
写代码前已经把需要的图片做好了分类，上面的依赖包也已经安装完毕。由于只是演示这里没有用预训练模型（ResNet、VGG），因为训练时要用的是 Tensor，所以需要先读取文件夹内的图片先转化为 PIL 的对象数据或 Numpy 数据，然后可以对图片进行调整，最后全都转成 Tensor（也可以跳过 PIL 直接转张量）。这里需要注意...
定义超参数,损失函数和优化器等 炼丹,重复查看损失值准确率等指标 保存模型参数,加载测试图片分类效果 环境 Python 3.8 Torch 1.9.0 Pillow 10.0 Torchvision Numpy Pandas Matplotlib 编码 写代码前已经把需要的图片做好了分类,上面的依赖包也已经安装完毕。由于只是演示这里没有用预训练模型(ResNet、VGG),因为训练时...
写代码前已经把需要的图片做好了分类,上面的依赖包也已经安装完毕。由于只是演示这里没有用预训练模型(ResNet、VGG),因为训练时要用的是 Tensor,所以需要先读取文件夹内的图片先转化为 PIL 的对象数据或 Numpy 数据,然后可以对图片进行调整,最后全都转成 Tensor(也可以跳过 PIL 直接转张量)。这里需要注意的是对...
或者从 timm(Pytorch 图像模型)加载预训练模型: import timm # from timm pretrained_model_name = "resnet50" model = timm.create_model(pretrained_model_name, pretrained=False) 需要注意的是,无论预训练模型的来源如何,所需的关键修改是调整模型的全连接 FC 层(或者可以是线性/分类器/头部)。 此外,对于...
写代码前已经把需要的图片做好了分类,上面的依赖包也已经安装完毕。由于只是演示这里没有用预训练模型(ResNet、VGG),因为训练时要用的是 Tensor,所以需要先读取文件夹内的图片先转化为 PIL 的对象数据或 Numpy 数据,然后可以对图片进行调整,最后全都转成 Tensor(也可以跳过 PIL 直接转张量)。这里需要注意的是对...
[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...