利用Torch進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是指將一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的模型的知識(shí)遷移到另一個(gè)相關(guān)任務(wù)上，以加快新任務(wù)的學(xué)習(xí)過程。在Torch中進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)可以通過以下步驟實(shí)現(xiàn)：

1. 加載預(yù)訓(xùn)練模型：首先，加載一個(gè)已經(jīng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，例如ResNet、VGG等。

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

2. 修改模型結(jié)構(gòu)：通常情況下，我們需要修改模型的最后一層，以適應(yīng)新任務(wù)的類別數(shù)目。

import torch.nn as nn

num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)

3. 凍結(jié)部分網(wǎng)絡(luò)層：為了避免過擬合，通常會(huì)凍結(jié)部分網(wǎng)絡(luò)層，只訓(xùn)練最后一層。

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

4. 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器：根據(jù)具體任務(wù)定義損失函數(shù)和優(yōu)化器。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

5. 訓(xùn)練模型：利用新任務(wù)的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

通過以上步驟，就可以在Torch中進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，將已有模型的知識(shí)應(yīng)用到新的任務(wù)上。