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美国云服务器PyTorch中怎么实现微调

2024/5/11 257次

美国云服务器微调(fine-tuning)是指利用已经训练好的模型,在新的数据集上进行重新训练的过程,以适应新的数据集。在PyTorch中,可以通过以下步骤实现微调:

加载预训练的模型:

import torch

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

复制代码

修改最后一层全连接层以适应新的数据集:

num_features = model.fc.in_features

model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes) # num_classes为新的数据集的类别数

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定义损失函数和优化器:

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

复制代码

加载新的数据集并进行训练:

# 假设 dataloaders 包含训练和验证的 DataLoader

for epoch in range(num_epochs):

model.train()

for inputs, labels in dataloaders['train']:

optimizer.zero_grad()

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, labels)

loss.backward()

optimizer.step()

# 在验证集上评估模型性能

model.eval()

with torch.no_grad():

for inputs, labels in dataloaders['val']:

outputs = model(inputs)

# 计算准确率等指标

复制代码

通过以上步骤,即可完成在PyTorch中进行模型微调的过程。需要注意的是,在微调过程中,可以根据具体情况调整学习率、训练策略等参数以达到更好的效果。

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