PyTorch Siamese 网络项目教程

PyTorch Siamese 网络项目教程

pytorch-siameseSiamese Network implementation using Pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-siamese

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-siamese/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── dataset.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── siamese_net.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── helpers.py
├── config.py
├── train.py
├── eval.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含数据集处理的相关文件。
  • dataset.py: 定义数据集类，用于加载和预处理数据。
• models/: 包含模型的定义。
  • siamese_net.py: 定义孪生网络模型。
• utils/: 包含辅助函数和工具。
  • helpers.py: 包含一些辅助函数，如数据增强、损失函数等。
• config.py: 配置文件，包含训练和评估的参数设置。
• train.py: 训练脚本，用于训练模型。
• eval.py: 评估脚本，用于评估模型性能。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件之一，用于训练孪生网络模型。以下是主要功能和使用方法：

import torch
from models.siamese_net import SiameseNetwork
from data.dataset import SiameseDataset
from torch.utils.data import DataLoader
from config import Config

def main():
    config = Config()
    dataset = SiameseDataset(config.data_path)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True)
    model = SiameseNetwork().to(config.device)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate)
    
    for epoch in range(config.num_epochs):
        for data in dataloader:
            img1, img2, labels = data
            img1, img2, labels = img1.to(config.device), img2.to(config.device), labels.to(config.device)
            optimizer.zero_grad()
            output1, output2 = model(img1, img2)
            loss = contrastive_loss(output1, output2, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        print(f'Epoch {epoch+1}/{config.num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

if __name__ == '__main__':
    main()

eval.py

eval.py 是另一个启动文件，用于评估训练好的模型。以下是主要功能和使用方法：

import torch
from models.siamese_net import SiameseNetwork
from data.dataset import SiameseDataset
from torch.utils.data import DataLoader
from config import Config

def main():
    config = Config()
    dataset = SiameseDataset(config.data_path)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=False)
    model = SiameseNetwork().to(config.device)
    model.load_state_dict(torch.load(config.model_path))
    model.eval()
    
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in dataloader:
            img1, img2, labels = data
            img1, img2, labels = img1.to(config.device), img2.to(config.device), labels.to(config.device)
            output1, output2 = model(img1, img2)
            dist = torch.abs(output1 - output2).sum(dim=1)
            pred = (dist < config.threshold).float()
            correct += (pred == labels).sum().item()
            total += labels.size(0)
    accuracy = correct / total
    print(f'Accuracy: {accuracy}')

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

pytorch-siameseSiamese Network implementation using Pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-siamese