在PyTorch中实现迁移学习通常包括以下步骤

lewis 2年前 (2023-10-15) 阅读数 7 #技术

在PyTorch中实现迁移学习通常包括以下步骤：

加载预训练模型：首先加载一个预训练的模型，例如在ImageNet数据集上训练好的模型。

importtorch
importtorchvision.modelsasmodels

model=models.resnet18(pretrained=True)

修改模型的最后一层：通常迁移学习的目的是将预训练模型应用到新的任务上，因此需要将模型的最后一层替换成新任务的输出层。你可以通过修改模型的全连接层来实现这一步。

n_features=model.fc.in_features
model.fc=torch.nn.Linear(n_features,num_classes)#num_classes为新任务的类别数

冻结模型的参数：在迁移学习中，通常会冻结预训练模型的参数，只训练新添加的层的参数。通过设置参数的requires_grad属性可以实现参数的冻结。

forparaminmodel.parameters():
param.requires_grad=False

定义损失函数和优化器：定义适合新任务的损失函数和优化器。

criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001)

训练模型：使用新的数据集对模型进行训练。

forepochinrange(num_epochs):
forinputs,labelsindataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs=model(inputs)
loss=criterion(outputs,labels)
loss.backward()
optimizer.step()

这样就完成了迁移学习的实现过程。通过以上步骤，你可以利用预训练的模型在新任务上快速进行模型训练。

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