1、先建立好自己的网络(与预训练的模型类似,要不谈何fine-tune) 2、然后将预训练模型参数与自己搭建的网络不一致的部分参数去掉 3、将保留的合适的参数读入网络初始化,实现fine-tune的效果 基础网络准备使用resnet152的前143层(为什么是143,这里直接去掉了最后一个残差块) # -*- coding:utf-8 -*- ### #...
任务难度不是很高,但是在做的过程中还是遇到了一些问题,有一些经验值得总结,这里主要记录一下在模型fine-tune中的一些经验教训。 1.模型选择 由简单到复杂,先后选择了resnet50、resnet101、resnext50_32x4d、resnext101_32x8d。 这些模型中,前两个在验证集上的acc在到达94%后就基本上不去了(也可能是我超参不...
根据He, K等人于2015年在“Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification”中描述的方法,用一个均匀分布生成值,填充输入的张量或变量。结果张量中的值采样自U(-bound, bound),其中bound = sqrt(6/((1 + a^2) * fan_in)) 。也被称为He initialisation...
使用PyTorch ResNet34 模型进行卫星图像分类。 PyTorch 已经为 ResNet34 提供了 ImageNet 预训练模型。 只需要使用正确数量的类来更改最后一层。 以下代码在model.py文件 importtorchvision.modelsasmodelsimporttorch.nnasnndefbuild_model(pretrained=True,fine_tune=True,num_classes=1):ifpretrained:print('[INFO]:...
模型Finetune 用预训练的模型参数对新模型的权值进行初始化 不同层设置不同的学习率 损失函数和优化器 损失函数 L1范数损失 L1Loss 均方误差损失 MSELoss 交叉熵损失CrossEntropyLoss KL 散度损失 KLDivLoss 二进制交叉熵损失BCELoss BCEWithLogitsLoss
run('test14ch.training.ClassificationTrainingApp', f'--epochs=100', 'nodule-nonnodule') 看到第一个epoch结果,效果还不是很好,不过程序没问题,就在这里跑着好了,我就去睡觉了。 image.png 一觉醒来,已经70+epoch,训练集上的准确率已经99%+,验证集上对于正样本的准确率也达到了94%+,不过中体的precision还...
#@File : 1_torchvision_object_detection_finetuning.py import os import numpy as np import torch from PIL import Image class PennFudanDataset(object): def __init__(self, root, transforms): self.root = root self.transforms = transforms ...
pathlib import Path import requests # 设置数据文件夹路径 data_path = Path("data/") image_...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials/blob/main/tutorials/deepspeed_accelerate/deepspeed_basics.ipynb参考:AMP(automatic mixed precision):https://www.bilibili.com/video/BV1, 视频播放量 4583、弹幕量 0、点赞数 145、投硬
strict=False,# ❹)forn, pinmodel.named_parameters():ifn.split('.')[0]notinfinetune_blocks:# ❺p.requires_grad_(False) ❶ 过滤掉具有参数的顶层模块(而不是最终激活) ❷ 获取最后的 finetune_depth 块。默认值(如果进行微调)为 1。