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ImageFolder加载测试数据是不可能的,因为显然没有带有类的子文件夹。因此,我创建了一个返回图像和图像id的自定义数据集。随后,加载模型检查点,通过推理循环运行它,并将预测保存到数据帧中。将数据帧导出为CSV并提交结果。 # Inference model = torchvision.models.resnet50() #model = EfficientNet.from_name('...
[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...
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...
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...
PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库,除了提供有大量的数据集,还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例,拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。 1 导入相关库,设置一些超参 importtorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoaderfromtorchvisionimpo...
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...
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...
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...