PyTorch中的微调预训练模型：实践指南

PyTorch中的微调预训练模型：实践指南

fine-tuning.pytorch Pytorch implementation of fine tuning pretrained imagenet weights 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/fine-tuning.pytorch

本指南将详细解读fine-tuning.pytorch这一开源项目，该项目由Bumsoo Kim在韩国大学期间为硕士-博士连读课程所开发，旨在演示如何利用PyTorch进行卷积神经网络（CNN）的微调（Fine-Tuning），这是一种流行的迁移学习技术。

1. 目录结构及介绍

fine-tuning-pytorch/
│
├── imgs               // 可能存储项目相关的图像或示例图
├── inference          // 包含用于模型推理的脚本或相关代码
├── networks           // 实现或定义各种网络架构的文件夹
├── test               // 测试脚本或数据验证相关文件
├── train              // 训练脚本或配置
│
├── .gitignore         // Git忽略文件
├── LICENSE            // 许可证文件，遵循MIT协议
├── README.md          // 项目的主要说明文件
├── config.py          // 配置文件，用于设置数据路径等
├── extract_features.py// 提取特征的脚本
├── inference.py       // 推理/测试脚本
├── main.py            // 主要执行文件，支持训练和微调操作
└── ...

重点文件说明：

• main.py: 核心脚本，支持从零开始训练以及微调模型。
• config.py: 项目配置中心，包含数据目录、模型参数等关键信息的设定。
• extract_features.py: 用于从训练好的模型中提取特征。

2. 启动文件介绍

主启动文件：main.py

该脚本是项目的运行入口，支持多种模式：

• 零基础训练：通过命令行参数指定学习率(--lr)、网络深度(--depth)等，开始全新训练。
• 微调：使用--finetune选项，基于已有预训练权重进行模型调整，适合特定任务的优化。
• 添加额外线性层微调：结合--addlayer选项，允许在微调时增加新的分类层以适应不同类别的数据集。

示例命令：

• 零基训练：python main.py --lr 0.01 --depth 18
• 微调：python main.py --finetune --lr 0.001 --depth 18

3. 配置文件介绍：config.py

config.py是存放项目配置的核心文件，其中包括但不限于以下重要参数：

• data_base 和 aug_base：分别指向原始数据集和实际训练数据集的目录路径。
• 训练数据结构要求：数据应按特定层次组织，确保有train和val子目录，每个类别有自己的文件夹。
• 修改参数以适配实际需求：如学习率、网络类型、是否重置分类器等，均应在该文件中进行调整。

示例配置：

data_base = '/path/to/your/dataset'
aug_base = '/path/to/augmented/dataset'

通过这个配置文件，用户可以灵活地调整项目运行的基本环境和实验设置，确保项目能够顺利对接到自己的数据集并进行相应的训练或测试。此文档的详细编辑对于项目成功部署至关重要。

fine-tuning.pytorch Pytorch implementation of fine tuning pretrained imagenet weights 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/fine-tuning.pytorch