PyTorch图像分类项目教程

PyTorch图像分类项目教程

pytorch_image_classification PyTorch implementation of image classification models for CIFAR-10/CIFAR-100/MNIST/FashionMNIST/Kuzushiji-MNIST/ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_image_classification

1. 项目介绍

pytorch_image_classification 是一个基于PyTorch的开源项目，旨在实现多种图像分类模型的训练和评估。该项目支持CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、FashionMNIST、Kuzushiji-MNIST和ImageNet等多个数据集。通过该项目，用户可以轻松地训练和评估各种先进的图像分类模型，如ResNet、DenseNet、ResNeXt等。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的环境满足以下要求：

• Ubuntu操作系统（项目仅在Ubuntu上测试）
• Python >= 3.7
• PyTorch >= 1.4.0
• torchvision
• NVIDIA Apex（可选，用于混合精度训练）

2.2 安装依赖

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/hysts/pytorch_image_classification.git
cd pytorch_image_classification

然后，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 训练模型

使用以下命令启动训练：

python train.py --config configs/cifar/resnet_preact.yaml

该命令将使用预激活ResNet模型在CIFAR-10数据集上进行训练。你可以根据需要修改配置文件中的参数，如模型类型、数据集、学习率等。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 在CIFAR-10上训练ResNet模型

以下是一个在CIFAR-10数据集上训练ResNet模型的示例：

python train.py --config configs/cifar/resnet.yaml

3.2 使用Cutout数据增强

Cutout是一种常用的数据增强技术，可以提高模型的泛化能力。以下是如何在训练中启用Cutout的示例：

python train.py --config configs/cifar/wrn.yaml \
    train.batch_size 64 \
    train.output_dir experiments/wrn_28_10_cutout16 \
    scheduler.type cosine \
    augmentation.use_cutout True

3.3 使用混合精度训练

混合精度训练可以显著减少内存占用并加速训练过程。以下是如何启用混合精度训练的示例：

python train.py --config configs/cifar/shake_shake.yaml \
    model.shake_shake.initial_channels 64 \
    train.batch_size 64 \
    train.base_lr 0.1 \
    scheduler.epochs 300 \
    train.output_dir experiments/shake_shake_26_2x64d_SSI \
    train.use_apex True

4. 典型生态项目

4.1 torchvision

torchvision 是PyTorch官方提供的计算机视觉工具包，包含了常用的数据集、模型架构和图像转换工具。该项目与torchvision紧密集成，用户可以直接使用torchvision中的模型和数据集。

4.2 NVIDIA Apex

NVIDIA Apex 是一个用于混合精度训练和分布式训练的工具包。通过使用Apex，用户可以在不损失模型精度的情况下显著减少内存占用并加速训练过程。

4.3 TensorBoard

TensorBoard 是TensorFlow提供的可视化工具，PyTorch也支持通过tensorboardX或torch.utils.tensorboard集成TensorBoard。用户可以使用TensorBoard实时监控训练过程中的损失、准确率等指标。

通过以上模块，用户可以快速上手并深入了解pytorch_image_classification项目，实现高效的图像分类任务。

pytorch_image_classification PyTorch implementation of image classification models for CIFAR-10/CIFAR-100/MNIST/FashionMNIST/Kuzushiji-MNIST/ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_image_classification