正文

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。

評(píng)估模型

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。

訓(xùn)練 ResNet50 模型

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)。

以上就是詳解利用Pytorch實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Pytorch ResNet網(wǎng)絡(luò)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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