详解利用Pytorch实现ResNet网络

Tia ·
更新时间:2024-11-01
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评估模型

训练 ResNet50 模型

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每个 batch 前清空梯度,否则会将不同 batch 的梯度累加在一块,导致模型参数错误。

然后我们将输入和目标张量都移动到所需的设备上,并将模型的梯度设置为零。我们调用model(inputs)来计算模型的输出,并使用损失函数(在此处为交叉熵)来计算输出和目标之间的误差。然后我们通过调用loss.backward()来计算梯度,最后调用optimizer.step()来更新模型的参数。

在训练过程中,我们还计算了准确率和平均损失。我们将这些值返回并使用它们来跟踪训练进度。

评估模型

我们还需要一个测试函数,用于评估模型在测试数据集上的性能。

以下是该函数的代码:

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

在测试函数中,我们定义了一个with torch.no_grad()区块。这是因为我们希望在测试集上进行前向传递时不计算梯度,从而加快模型的执行速度并节约内存。

输入和目标也要移动到所需的设备上。我们计算模型的输出,并使用损失函数(在此处为交叉熵)来计算输出和目标之间的误差。我们通过累加损失,然后计算准确率和平均损失来评估模型的性能。

训练 ResNet50 模型

接下来,我们需要训练 ResNet50 模型。将数据加载器传递到训练循环,以及一些其他参数,例如训练周期数和学习率。

以下是完整的训练代码:

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")

在上面的代码中,我们首先定义了num_epochslearning_rate。我们使用了两个数据加载器,一个用于训练集,另一个用于测试集。然后我们移动模型到所需的设备,并定义了损失函数和优化器。

在循环中,我们一次训练模型,并在 train 和 test 数据集上计算准确率和平均损失。然后将这些值打印出来,并可选地每五次周期保存模型参数。

您可以尝试使用 ResNet50 模型对自己的图像数据进行训练,并通过增加学习率、增加训练周期等方式进一步提高模型精度。也可以调整 ResNet 的架构并进行性能比较,例如使用 ResNet101 和 ResNet152 等更深的网络。

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