resnet分类模型训练 - CSDN文库

ResNet分类模型的训练涉及多个方面，不同场景下的训练方法和步骤有一定差异。在通用的训练和推理教程中，支持MNIST、fashionMNIST、CIFAR10等数据集，会对ResNet模型及其原理进行简单介绍，同时提供详细的帮助文档，不过未提及具体训练步骤[^1]。基于PyTorch实现ResNet分类模型时，其在不同数据集上有出色表现。在ImageNet数据集上，ResNet网络深度可达152层，复杂度较低，集成模型在测试集上错误率为3.57%，在ILSVRC 2015分类任务中获第一名；在CIFAR - 10数据集上，对100和1000层进行了分析；在COCO目标检测数据集上，因极深表示获得28%的改进。代码实现部分包含环境安装等内容，但也未详细说明训练步骤[^2]。构建基于ResNet模型的草莓成熟度分类系统时，使用草莓数据集，该数据集为jpg格式，划分好训练集和验证集，比例为9:1，有低、中、高三种成熟度，每种共1000多张图片。使用PyTorch 1.10.0，提供train.py用于训练模型，predict.py用于加载训练好的模型并进行预测，不过未阐述训练的具体方法和步骤[^3]。基于ResNet18网络训练二分类模型时，先加载预训练的ResNet18模型，打印所有层的参数和最后一个全连接层的特征维度。因数据为两个类别，将最后一个全连接层替换为线性层，输出维度设为2，再将模型移动到指定设备（GPU或CPU），这里也未给出完整训练步骤[^4]。虽然引用中未给出完整的训练方法和步骤，但一般基于PyTorch训练ResNet分类模型的大致步骤如下： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torchvision.models import resnet18 # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 加载数据集，这里以MNIST为例 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 加载ResNet模型 model = resnet18() # 修改最后一层全连接层，例如用于MNIST的10分类 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) for epoch in range(5): # 训练5个epoch running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}') ```

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