詳解利用Pytorch實現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)之評估訓(xùn)練模型

更新時間：2023年04月21日 15:01:41 作者：實力

這篇文章主要為大家介紹了利用Pytorch實現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)之評估訓(xùn)練模型詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

正文

每個 batch 前清空梯度，否則會將不同 batch 的梯度累加在一塊，導(dǎo)致模型參數(shù)錯誤。

然后我們將輸入和目標(biāo)張量都移動到所需的設(shè)備上，并將模型的梯度設(shè)置為零。我們調(diào)用model(inputs)來計算模型的輸出，并使用損失函數(shù)（在此處為交叉熵）來計算輸出和目標(biāo)之間的誤差。然后我們通過調(diào)用loss.backward()來計算梯度，最后調(diào)用optimizer.step()來更新模型的參數(shù)。

在訓(xùn)練過程中，我們還計算了準(zhǔn)確率和平均損失。我們將這些值返回并使用它們來跟蹤訓(xùn)練進度。

評估模型

我們還需要一個測試函數(shù)，用于評估模型在測試數(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

在測試函數(shù)中，我們定義了一個with torch.no_grad()區(qū)塊。這是因為我們希望在測試集上進行前向傳遞時不計算梯度，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)也要移動到所需的設(shè)備上。我們計算模型的輸出，并使用損失函數(shù)（在此處為交叉熵）來計算輸出和目標(biāo)之間的誤差。我們通過累加損失，然后計算準(zhǔn)確率和平均損失來評估模型的性能。

訓(xùn)練 ResNet50 模型

接下來，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。我們使用了兩個數(shù)據(jù)加載器，一個用于訓(xùn)練集，另一個用于測試集。然后我們移動模型到所需的設(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)集上計算準(zhǔn)確率和平均損失。然后將這些值打印出來，并可選地每五次周期保存模型參數(shù)。

您可以嘗試使用 ResNet50 模型對自己的圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并通過增加學(xué)習(xí)率、增加訓(xùn)練周期等方式進一步提高模型精度。也可以調(diào)整 ResNet 的架構(gòu)并進行性能比較，例如使用 ResNet101 和 ResNet152 等更深的網(wǎng)絡(luò)。

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