Shufflenet-v2-Pytorch 使用教程

Shufflenet-v2-Pytorch 使用教程

Shufflenet-v2-PytorchPerfect implement. Model shared. x0.5 (Top1:60.646) and 1.0x (Top1:69.402). 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/Shufflenet-v2-Pytorch

项目介绍

Shufflenet-v2-Pytorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的高效卷积神经网络（CNN）模型。该项目旨在优化速度和内存使用，并在 ImageNet 数据集上进行了预训练。Shufflenet-v2 模型由 PyTorch 团队开发，遵循了 ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design 的设计原则。

项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了 PyTorch 和 torchvision。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

下载并加载模型

使用以下代码从 GitHub 仓库下载并加载 Shufflenet-v2 模型：

import torch
model = torch.hub.load('ericsun99/Shufflenet-v2-Pytorch:master', 'shufflenet_v2_x1_0', pretrained=True)
model.eval()

预处理输入图像

所有预训练模型都期望输入图像进行相同的归一化处理，即小批量的 3 通道 RGB 图像，形状为 (3 x H x W)，其中 H 和 W 至少为 224。图像需要加载到 [0, 1] 范围内，然后使用以下均值和标准差进行归一化：

mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]

以下是一个示例代码，从 PyTorch 网站下载一个示例图像并进行预处理：

import urllib
from PIL import Image
from torchvision import transforms

url = "https://github.com/pytorch/hub/raw/master/images/dog.jpg"
filename = "dog.jpg"
urllib.request.urlretrieve(url, filename)

input_image = Image.open(filename)
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean, std)
])
input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)  # 创建一个 mini-batch 作为模型输入

进行推理

使用预处理后的图像进行推理：

with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
# 输出是形状为 (1, 1000) 的张量，包含每个类别的概率

应用案例和最佳实践

图像分类

Shufflenet-v2 模型主要用于图像分类任务。通过加载预训练模型并进行微调，可以快速部署到新的数据集上。以下是一个简单的微调示例：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换最后一层以适应新的分类任务
num_classes = 10
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

迁移学习

Shufflenet-v2 模型也可以用于迁移学习，通过保留模型的低层特征提取部分，替换高层分类部分，以适应新的任务。

典型生态项目

Torchvision

Torchvision 是 PyTorch 的一个官方库，提供了许多常用的计算机视觉模型、数据集和转换工具。Shufflenet-v2 模型也可以通过 Torchvision 进行加载和使用。

PyTorch Ecosystem

Py

Shufflenet-v2-PytorchPerfect implement. Model shared. x0.5 (Top1:60.646) and 1.0x (Top1:69.402). 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/Shufflenet-v2-Pytorch