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本篇內(nèi)容介紹了“怎么用Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過(guò)程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
每個(gè) batch 前清空梯度,否則會(huì)將不同 batch 的梯度累加在一塊,導(dǎo)致模型參數(shù)錯(cuò)誤。
然后我們將輸入和目標(biāo)張量都移動(dòng)到所需的設(shè)備上,并將模型的梯度設(shè)置為零。我們調(diào)用model(inputs)
來(lái)計(jì)算模型的輸出,并使用損失函數(shù)(在此處為交叉熵)來(lái)計(jì)算輸出和目標(biāo)之間的誤差。然后我們通過(guò)調(diào)用loss.backward()
來(lái)計(jì)算梯度,最后調(diào)用optimizer.step()
來(lái)更新模型的參數(shù)。
在訓(xùn)練過(guò)程中,我們還計(jì)算了準(zhǔn)確率和平均損失。我們將這些值返回并使用它們來(lái)跟蹤訓(xùn)練進(jìn)度。
我們還需要一個(gè)測(cè)試函數(shù),用于評(píng)估模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的性能。
以下是該函數(shù)的代碼:
def test(model, criterion, test_loader, device): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(test_loader): inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) test_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() acc = 100 * correct / total avg_loss = test_loss / len(test_loader) return acc, avg_loss
在測(cè)試函數(shù)中,我們定義了一個(gè)with torch.no_grad()
區(qū)塊。這是因?yàn)槲覀兿M跍y(cè)試集上進(jìn)行前向傳遞時(shí)不計(jì)算梯度,從而加快模型的執(zhí)行速度并節(jié)約內(nèi)存。
輸入和目標(biāo)也要移動(dòng)到所需的設(shè)備上。我們計(jì)算模型的輸出,并使用損失函數(shù)(在此處為交叉熵)來(lái)計(jì)算輸出和目標(biāo)之間的誤差。我們通過(guò)累加損失,然后計(jì)算準(zhǔn)確率和平均損失來(lái)評(píng)估模型的性能。
接下來(lái),我們需要訓(xùn)練 ResNet50 模型。將數(shù)據(jù)加載器傳遞到訓(xùn)練循環(huán),以及一些其他參數(shù),例如訓(xùn)練周期數(shù)和學(xué)習(xí)率。
以下是完整的訓(xùn)練代碼:
num_epochs = 10 learning_rate = 0.001 train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2) test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = ResNet(num_classes=1000).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) for epoch in range(1, num_epochs + 1): train_acc, train_loss = train(model, optimizer, criterion, train_loader, device) test_acc, test_loss = test(model, criterion, test_loader, device) print(f"Epoch {epoch} Train Accuracy: {train_acc:.2f}% Train Loss: {train_loss:.5f} Test Accuracy: {test_acc:.2f}% Test Loss: {test_loss:.5f}") # 保存模型 if epoch == num_epochs or epoch % 5 == 0: torch.save(model.state_dict(), f"resnet-epoch-{epoch}.ckpt")
在上面的代碼中,我們首先定義了num_epochs
和learning_rate
。我們使用了兩個(gè)數(shù)據(jù)加載器,一個(gè)用于訓(xùn)練集,另一個(gè)用于測(cè)試集。然后我們移動(dòng)模型到所需的設(shè)備,并定義了損失函數(shù)和優(yōu)化器。
在循環(huán)中,我們一次訓(xùn)練模型,并在 train 和 test 數(shù)據(jù)集上計(jì)算準(zhǔn)確率和平均損失。然后將這些值打印出來(lái),并可選地每五次周期保存模型參數(shù)。
您可以嘗試使用 ResNet50 模型對(duì)自己的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并通過(guò)增加學(xué)習(xí)率、增加訓(xùn)練周期等方式進(jìn)一步提高模型精度。也可以調(diào)整 ResNet 的架構(gòu)并進(jìn)行性能比較,例如使用 ResNet101 和 ResNet152 等更深的網(wǎng)絡(luò)。
“怎么用Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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