PyTorch 实现 ResNet34 分类(数据cifar10)「建议收藏」

PyTorch 实现 ResNet34 分类(数据cifar10)「建议收藏」    又到整理的时候了,这次参考torchvision里面的resnet34源代码,自己修改了一下,实现cifar10数据集的分类任务。    其实网络上已经有很多优秀的源代码了,没必要再写,如果执意要说个理由的话,就当是自己的笔记了哈哈,方便以后使用可以快速查阅。没别的,菜鸟就应该多积累。ResNet34大体结构:图片:来自《深度学习框架PyTorch:入门与实践》PyTorch…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE稳定放心使用

       又到整理的时候了,这次参考torchvision里面的resnet34源代码,自己修改了一下,实现cifar10数据集的分类任务。

       其实网络上已经有很多优秀的源代码了,没必要再写,如果执意要说个理由的话,就当是自己的笔记了哈哈,方便以后使用可以快速查阅。没别的,菜鸟就应该多积累。

ResNet34大体结构:

PyTorch 实现 ResNet34 分类(数据cifar10)「建议收藏」

PyTorch 实现 ResNet34 分类(数据cifar10)「建议收藏」

图片:来自《深度学习框架PyTorch:入门与实践

PyTorch 使用 torchvision 自带的 CIFAR10 数据实现。

运行环境:pytorch 0.4.0 CPU版、Python 3.6、Windows 7

import torchvision as tv
import torchvision.transforms as transforms
from torch import nn
import torch as t
from torch import optim
from torch.nn import functional as F
t.set_num_threads(8)


class ResidualBlock(nn.Module):

    # 实现子module: Residual Block

    def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, shortcut=None):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.left = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(inchannel, outchannel, 3, stride, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(outchannel),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(outchannel, outchannel, 3, 1, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(outchannel))
        self.right = shortcut

    def forward(self, x):
        out = self.left(x)
        residual = x if self.right is None else self.right(x)
        out += residual
        return F.relu(out)


class ResNet(nn.Module):

    # 实现主module:ResNet34
    # ResNet34 包含多个layer,每个layer又包含多个residual block
    # 用子module来实现residual block,用_make_layer函数来实现layer

    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ResNet, self).__init__()
        # 前几层图像转换
        self.pre = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, 3, 1, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(3, 2, 1))
        # 重复的layer,分别有3,4,6,3个residual block
        self.layer1 = self._make_layer(16, 16, 3)
        self.layer2 = self._make_layer(16, 32, 4, stride=1)
        self.layer3 = self._make_layer(32, 64, 6, stride=1)
        self.layer4 = self._make_layer(64, 64, 3, stride=1)
        self.fc = nn.Linear(256, num_classes)  # 分类用的全连接

    def _make_layer(self, inchannel, outchannel, block_num, stride=1):
        # 构建layer,包含多个residual block
        shortcut = nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel, outchannel, 1, stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(outchannel))
        layers = []
        layers.append(ResidualBlock(inchannel, outchannel, stride, shortcut))
        for i in range(1, block_num):
            layers.append(ResidualBlock(outchannel, outchannel))
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.pre(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = F.avg_pool2d(x, 7)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        return self.fc(x)


def getData():  # 定义对数据的预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(40),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.RandomCrop(32),
        transforms.ToTensor()])
    trainset = tv.datasets.CIFAR10(root='./data/', train=True,  download=True, transform=transform)  # 训练集
    trainloader = t.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True)

    testset = tv.datasets.CIFAR10('./data/', train=False, download=True, transform=transform)  # 测试集
    testloader = t.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False)
    classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
    return trainloader, testloader, classes


def trainModel():  # 训练模型
    trainloader, testloader, _ = getData()  # 获取数据
    net = ResNet(10)
    print(net)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数
    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)  # 定义优化器

    for epoch in range(1):
        for step, (tx, ty) in enumerate(trainloader, 0):
            optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
            py = net(tx)  # forward + backward
            loss = criterion(py, ty)
            loss.backward()
            optimizer.step()  # 更新参数
            if step % 10 == 9:  # 每2000个batch打印一下训练状态
                acc = testNet(net, testloader)
                print('Epoch:', epoch, '|Step:', step, '|train loss:%.4f' % loss.item(), '|test accuracy:%.4f' % acc)

    print('Finished Training')
    return net


def testNet(net, testloader):  # 获取在测试集上的准确率
    correct, total = .0, .0
    for x, y in testloader:
        net.eval()
        py = net(x)
        _, predicted = t.max(py, 1)  # 获取分类结果
        total += y.size(0)  # 记录总个数
        correct += (predicted == y).sum()  # 记录分类正确的个数
    return float(correct) / total


if __name__ == '__main__':
    trainModel()

欢迎指正哦

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/189465.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • CentOS7 解决无法使用tab自动补全

    CentOS7 解决无法使用tab自动补全

  • java过滤器Filter「建议收藏」

    java过滤器Filter「建议收藏」一、简介Servlet中的过滤器Filter是实现了javax.servlet.Filter接口的服务器端程序,主要的用途是过滤字符编码、做一些业务逻辑判断如是否有权限访问页面等。其工作原理是,只要你在web.xml文件配置好要拦截的客户端请求,它都会帮你拦截到请求,此时你就可以对请求或响应(Request、Response)统一设置编码,简化操作;同时还可进行逻辑判断,如用户是否已经登陆、…

  • loadrunner server压力测试 sql_LoadRunner压力测试实例.pdf[通俗易懂]

    loadrunner server压力测试 sql_LoadRunner压力测试实例.pdf[通俗易懂]论坛测试资源交流区专用LoadRunner压力测试实例摘要:本文通过实例讲解介绍了LoadRunner工具的使用,介于公司的实际情况,文中主要是对工具的基本使用做了详细描述,高级运用方面除性能计数器与参数设置外其它均未涉及,待以后补充。目的是使公司人员根据该手册便可以独立运用Loadrunner进行压力测试主题词:Loadrunner工具压力测试1LoadRunne…

  • 【转载】互联网架构,如何进行容量设计?

    【转载】互联网架构,如何进行容量设计?

    2021年11月18日
  • UCOSII系统时间管理[通俗易懂]

    UCOSII系统时间管理[通俗易懂]一,UCOSII的定时中断绝大多数的内核要求提供定时中断,以实现延时与超时控制等功能。这个定时中断叫做时钟节拍。时钟的中断子程序ISR和时钟节拍函数OSTimeTick()该函数通知UCOSII,发生了时钟节拍中断。二,UCOSII系统时钟函数1,任务延时函数,OSTimeDly(INT16Uticks)实现申请该服务的任务可以延时一段时间这个系统服务的函数叫做OSTimeDly(),这段时间的长短是用时钟节拍的数目来确定的。调用该函数会使µC/OS-Ⅱ进行一次任务调度,并且执行下一个优

  • 使用Pycharm安装numpy库「建议收藏」

    使用Pycharm安装numpy库「建议收藏」如何在Pycharm中安装numpy库?笔者使用的是PyCharmCommunityEdition2020.2.1第一步打开Pycharm,在上方找到File,在打开的界面中找到Settings。或者直接使用Ctrl+Alt+S快捷键打开settings。第二步在左侧以此找到Project,PythonInterpreter。第三步在上方的搜索框内搜索numpy,选择第一个,并点击下方的InstallPackage。待安装完成后,下方会显示InstallSuccessfully

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号