使用PyTorch进行VGG16模型的训练是一个常见的任务。下面我将按照你提供的提示,逐步介绍如何进行这一过程,并附上相关的代码片段。 1. 准备训练数据和测试数据 首先,你需要准备训练数据和测试数据。这些数据通常是以图像和对应的标签形式存在的。你可以使用PyTorch的torchvision.datasets来加载常用的数据集,如CIFAR-10或Ima...
在Python脚本中,我们需要导入PyTorch和torchvision库,以及相关的模块。以下是导入库的代码: importtorch# 导入PyTorch库importtorchvision.modelsasmodels# 导入torchvision中的模型模块fromtorchvisionimporttransforms# 导入用于数据预处理的transforms模块fromPILimportImage# 导入Pillow库,用于图像处理importmatplotlib.pyplotasplt#...
model = VGG16() device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for ...
dataset:就是pytorch已有的数据读取接口,或者自定义的数据接口的输出,该输出要么是torch.utils.data.Dataset类的对象,要么是继承自torch.utils.data.Dataset类的自定义类的对象:如果有50000张训练集,则相当于把训练集平均分成(50000/batch_size)份,每份batch_size张图片 train_loader中的每个元素相当于一个分组,一个...
1.2 Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战 在这一部分,我们将使用PyTorch来实现VGG16网络,用于猫狗预测的二分类任务。我们将对VGG16的网络结构进行适当的修改,以适应我们的任务。 1.2.1 数据集准备 首先,我们需要准备用于猫狗二分类的数据集。数据集可以从Kaggle上下载,其中包含了大量的猫和狗的图片。在下载数据集后...
pytorch模型训练 pytorchvgg16模型训练 一、VGG16的介绍 VGG16是一个很经典的特征提取网络,原来的模型是在1000个类别中的训练出来的,所以一般都直接拿来把最后的分类数量改掉,只训练最后的分类层去适应自己的任务(又叫迁移学习),这种做法为什么有用呢,可能是自然界中的不同数据,分布具有相似性吧。
print(model) 在这段代码中,models.vgg16(pretrained=True)会从PyTorch的服务器上下载VGG16的预训练权重,并加载到模型中。如果pretrained参数设置为False,则只会加载模型结构,不会加载预训练权重。 使用预训练模型进行图像分类 加载了预训练的VGG16模型后,我们可以使用它来进行图像分类任务。首先,需要对输入图像进行预...
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader。 只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入 (1)dataset,这个就是PyTorch已有的数据读取接口(比...
PyTorch版本:1.11.0 CUDA版本:11.3 CUDNN版本:8200 设备名称:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU def walk_through_dir(directory_name): # 输出路径下的目录和目录中的文件 for dirpaths, dirnames, filenames in os.walk(directory_name): print(f"There are {len(dirnames)} directories and {len(file...
基本上是参考了这篇文章,原作者对pytorch的使用、每一行代码的原理以及数据集的下载介绍得都非常详细。学习完以后,在开源代码基础上加了一些自己的改动和注释,以方便理解。包括vgg_model.py, train.py, predict.py三部分。复制粘贴基本就能直接用,要修改的部分是train.py中的训练集与验证集的路径。 vgg_model.py...