怎么用Pytorch實現ResNet網絡

本篇內容介紹了“怎么用Pytorch實現ResNet網絡”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

每個 batch 前清空梯度，否則會將不同 batch 的梯度累加在一塊，導致模型參數錯誤。

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

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

評估模型

我們還需要一個測試函數，用于評估模型在測試數據集上的性能。

以下是該函數的代碼：

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

在測試函數中，我們定義了一個with torch.no_grad()區塊。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，從而加快模型的執行速度并節約內存。

輸入和目標也要移動到所需的設備上。我們計算模型的輸出，并使用損失函數（在此處為交叉熵）來計算輸出和目標之間的誤差。我們通過累加損失，然后計算準確率和平均損失來評估模型的性能。

訓練 ResNet50 模型

接下來，我們需要訓練 ResNet50 模型。將數據加載器傳遞到訓練循環，以及一些其他參數，例如訓練周期數和學習率。

以下是完整的訓練代碼：

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。我們使用了兩個數據加載器，一個用于訓練集，另一個用于測試集。然后我們移動模型到所需的設備，并定義了損失函數和優化器。

在循環中，我們一次訓練模型，并在 train 和 test 數據集上計算準確率和平均損失。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。

您可以嘗試使用 ResNet50 模型對自己的圖像數據進行訓練，并通過增加學習率、增加訓練周期等方式進一步提高模型精度。也可以調整 ResNet 的架構并進行性能比較，例如使用 ResNet101 和 ResNet152 等更深的網絡。

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