PaddlePaddle如何使用預(yù)訓(xùn)練模型

小樊
106
2024-03-30 20:10:03

PaddlePaddle提供了許多預(yù)訓(xùn)練模型，用戶可以使用這些模型來進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)或者在自己的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。下面是一個(gè)使用預(yù)訓(xùn)練模型的簡(jiǎn)單示例：

import paddle
from paddle.vision.models import resnet50

# 加載預(yù)訓(xùn)練模型
model = resnet50(pretrained=True)

# 加載自定義數(shù)據(jù)集
# 在這里假設(shè)我們已經(jīng)加載了自己的數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行了預(yù)處理

# 定義優(yōu)化器
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())

# 定義損失函數(shù)
loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()

# 訓(xùn)練模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_data in train_loader:
        x, y = batch_data
        logits = model(x)
        loss = loss_fn(logits, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

    # 在驗(yàn)證集上評(píng)估模型
    model.eval()
    with paddle.no_grad():
        for batch_data in val_loader:
            x, y = batch_data
            logits = model(x)
            val_loss = loss_fn(logits, y)
    
    print('Epoch {}, Train Loss: {}, Val Loss: {}'.format(epoch, loss.numpy(), val_loss.numpy()))

# 保存模型
paddle.save(model.state_dict(), 'resnet50_model.pdparams')

在這個(gè)示例中，我們首先加載了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的ResNet-50模型，并對(duì)其進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)我們自己的數(shù)據(jù)集。然后定義了優(yōu)化器和損失函數(shù)，并使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練。最后，在驗(yàn)證集上評(píng)估模型并保存訓(xùn)練好的模型參數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，用戶可以根據(jù)自己的需求，選擇不同的預(yù)訓(xùn)練模型和調(diào)整模型結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)。

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