PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-现有网络模型的使用与修改

最新推荐文章于 2024-11-11 17:15:27 发布

润叶~

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分类专栏： PyTorch快速入门教程【小土堆】学习笔记文章标签： pytorch 神经网络深度学习

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这篇博客介绍了如何将预训练的VGG16模型应用于CIFAR10数据集。VGG16模型原本要求最小输入尺寸为32x32，并且在ImageNet上预训练过。提供了三种方法来修改模型结构以适应CIFAR10的10个类别：1）添加新的线性层；2）在classifier中插入线性层；3）直接更改classifier中的最后一层输出类别数。通过这些方式，可以将VGG16的1000类分类调整为CIFAR10的10类分类。

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1.VGG16

（1）参数：

VGG 16层模型用于大规模图像识别的深度卷积网络”。该模型要求的最小输入尺寸为32x32。

`torchvision.models.vgg16`(pretrained: = False, progress: bool = True, **kwargs: Any) → torchvision.models.vgg.VGG

pretrained (bool) – If True, returns a model pre-trained on ImageNet 如果为true，下载的网络模型的一些参数在数据集ImageNet中已经是训练好的，在ImageNet中能取的不错的效果，如果为false的话，就是初始化的参数，没有在任何数据集上进行训练
progress (bool) – If True, displays a progress bar of the download to stderr 如果为true的话显示下载进度条，为false的话就不显示

（2）如何让利用现有的网络改动结构

例：将vgg16应用到CIFAR10数据集中去

train_data=torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)

方法1.在后面加一层，让其输出10个分类
vgg16_true.add_module('add_linear',nn.Linear(1000,10))
print(vgg16_true)
方法2.将模型加到classifier里
vgg16_true.classifier.add_module('add_linear',nn.Linear(1000,10))
print(vgg16_true)

方法3.直接将模型中的最后一个输出分类1000改为10
print(vgg16_flase)
vgg16_flase.classifier[6]=nn.Linear(4096,10)#修改第六层线性层
print(vgg16_flase)

2.代码示例

import torchvision.datasets

# train_data=torchvision.datasets.ImageNet("data_image_net",split='train',download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
#vgg16网络模型输出是1000个分类
#false 时，加载网络模型，参数是默认参数，不需要下载，相当于之前自己写的模型
from torch import nn

vgg16_flase=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)
#true，需要下载，参数已经在image_net中训练好了
vgg16_true=torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
print(vgg16_true)
#将vgg16应用到CIFAR10数据集中去
train_data=torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
#如何让利用现有的网络改动结构
#1.在后面加一层，让其输出10个分类
# vgg16_true.add_module('add_linear',nn.Linear(1000,10))
# print(vgg16_true)
#2.将模型加到classifier里
# vgg16_true.classifier.add_module('add_linear',nn.Linear(1000,10))
# print(vgg16_true)
#3.直接将模型中的最后一个输出分类1000改为10
# print(vgg16_flase)
vgg16_true.classifier[6]=nn.Linear(4096,10)
print(vgg16_true)