pytorch模型训练代码 pytorch模型部署到stm32

本文详细介绍了PyTorch中VGG-19预训练模型微调的两种核心策略：一是更新模型所有层的权重以适应新任务；二是将通过示例代码演示如何精确控制计算参数的梯度，并强调根据新数据集的类别和数量调整最终输出层的重要性，从而高效地进行迁移学习。VGG-19是一种经典的卷积神经网络架构，由于其结构简单且特征提取能力强，常被用作迁移学习的基础模型。VGG-19模型结构概述

VGG-19模型由特征提取器（features）、自适应平均池化层（avgpool）和分类器（classifier）组成，用于最终的分类任务。

典型的VGG-19分类器结构如下：(classifier): Sequential( (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True) # FC1 (1): ReLU(inplace=True) (2): Dropout(p=0.5, inplace=False) (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True) # FC2 (4): ReLU(inplace=True) (5): Dropout(p=0.5, inplace=False) (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True) # 原始输出层) 复制后登录

从上面的结构可以看出，classifier[0]对应于第一个全连接层。 （FC1），分类器[3]对应于第二个全连接层（FC2），分类器[6]是ImageNet数据集1000类输出层的原始模型。如果任务差异较大，或者新数据集足够大，可以支持整个网络的训练，则通过微调所有层，使模型能够最大程度地适应新任务的特征分布。

实现步骤：加载预训练的VGG-19模型。将模型所有参数的requires_grad属性设置为True，以确保所有层在训练过程中都会更新权重。根据新任务的类别数量，替换模型的最后一个分类层。

示例代码：BlessAI

Bless AI 提供 5 种独特功能：每日问候、问候、祝福、祈祷、文本生成和图片生成。 89 查看详情 import torch.nn as nn from torchvision import models from torchvision.models import VGG19_Weights# 1. 加载预训练的 VGG-19 模型# 建议使用权重参数加载预训练模型 model_all_layers = models.vgg19(weights=VGG19_Weights.IMAGENET1K_V1)# 2. 将层的所有参数设置为参数 for param in model_all_layers.parameters(): param.requires_grad = True # 确保所有参数都参与计算和更新# 3. 将最终分类层替换为新的任务类别 # 假设你的新数据集有 num_classes 个类别# 例如： num_classes = len(your_dataset.class_to_idx)num_classes = 10 # 例如，替换实际类别 in_features = model_all_layers.classifier[6].in_features # 获取原始输出层的输入特征 model_all_layers.classifier[6] = nn.Linear(in_features), num_classes)print(quot；VGG-19 模型已设置为对所有层进行微调，并更新了最终分类层。quot；)# 现在，model_all_layers 可以用于训练，登录后复制策略 2：选择性地微调特定的全卷积层（FC1 和 FC2）

当新数据集相对较小，或者我们希望使用具有较强特征提取能力的预训练模型，同时避免过拟合时，我们通常选择冻结大部分卷积层，仅对分类器中的部分层进行微调。这种方法可以有效地保持模型的泛化能力，使其适应特定任务。

首先，将模型所有参数的requires_grad属性设置为False，冻结所有层。然后根据具体全连接层（FC1和FC2）微调的需要，将参数的requires_grad属性设置为True。根据新任务的数量类别，替换模型的最终分类层。

代码示例： import torch.nn as nnfrom torchvision import modelsfrom torchvision.models import VGG19_Weights# 1. 加载预训练VGG-19模型 model_fc_layers = models.vgg19(weights=VGG19_Weights.IMAGENET1K_V1)# 2. 刻结得到电影参数for param in model_fc_layers.parameters()： param.requires_grad = False # 电影刻结所们山# 3.解刻FC1和FC2手机参数# FC1对应分类器[0] for param in model_fc_layers.classifier[0].parameters()： param.requires_grad = True# FC2发电分类器[3]for param in model_fc_layers.classifier[3].parameters()： param.requires_grad = True# 4.以设计新模示的数字替换最终的分类层# 假设你的新数据集有 num_classes 个电影num_classes=10 model_fc_layers.classifier[6].in_features # 获取原始输出层的输入 model_fc_layers.classifier[6] = nn.Linear(in_features, num_classes)# 注意：默认替换nn.Linear层，默认参数requires_grad=True，所以不需要额外设置。此时，登录并复制最终分类层的处理后，即可使用model_fc_layers进行训练。无论您选择哪种微调策略，替换 VGG-19 模型的最终分类层（即分类器 [6]）都是推荐的且通常是必要的步骤。必要性：如果新任务的类别数与ImageNet（1000类）不同，那么模型的输出维度必须与新任务的类别数匹配，否则将无法正确计算损失loss并进行分类。即使你的新任务正好有 1000 个类别，这些类别的具体含义也可能与 ImageNet 的类别不同。替换并重新训练这个输出层可以帮助模型学习更好地区分新任务中特定类别的特征，从而提高分类性能。 0.13及电影电影中，手机电影weights=VGG19_Weights.IMAGENET1K_V1来这些全设计来重，内分已张电影预训练=True。

优化器：微调时，您可能需要为冻结层和解冻层设置不同的学习率。例如，对预训练层使用较小的学习率，对新添加或解冻的层使用较大的学习率。PyTorch 的优化器可以接受一组参数来实现这一点。数据预处理：确保您的输入数据经过与 ImageNet 预训练相同的预处理步骤，包括图像尺寸调整（通常为 224x224）和归一化（使用 ImageNet 的均值和标准差）。循环训练：微调过程类似于从头开始训练模型。它需要定义损失函数、优化器和迭代训练。过拟合：尤其是在数据集较小时，微调时需要注意过拟合问题。您可以使用数据增强、dropout 和提前终止等方法来避免过拟合。停止）等技术简化。摘要

本文详细阐述了在 PyTorch 中微调 VGG-19 模型的两种主要策略：全面微调和针对特定全连接层的选择性微调。针对特定任务和数据集的特点，实现高效的迁移学习。理解并正确应用这些策略是利用预训练模型解决实际计算机视觉问题的关键。相关标签：人工智能、神经网络、深度学习、PyTorch、循环结构、PyTorch、人人都在这里：Python 浮点数、准确率和表示：深入理解截断和科学计数规律、大规模数据、Scipy 信号相关性、直接规律：高效计算局部滞后范围、大数据集优化、直接相关性计算：限制滞后范围、ChromaDB、嵌入向量、有效持久化策略、Pandas 计算分组：解决索引与查询结果不兼容的问题