pytorch 如何训练完后在另外一个数据集训练-CFANZ编程社区

PyTorch如何训练完后在另外一个数据集训练

在深度学习中，我们经常需要在一个数据集上训练模型，并希望在另外一个数据集上进行微调或继续训练。这篇文章将介绍如何使用PyTorch在一个数据集上训练完后，在另外一个数据集上进行训练。

问题描述

假设我们有一个预训练好的图像分类模型，该模型在ImageNet数据集上进行了训练。我们现在想将该模型应用于一个新的任务，该任务是将手写数字进行分类。我们希望能够利用预训练模型的知识，加速在手写数字数据集上的训练，并提高模型的准确率。

方案

我们将采用迁移学习的思想，即利用预训练模型的特征提取能力和权重初始化，然后在新的数据集上进行微调。

步骤一：加载预训练模型

首先，我们需要加载预训练模型，并将其拆分为特征提取器和分类器。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 拆分模型为特征提取器和分类器
feature_extractor = torch.nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])
classifier = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

# 冻结特征提取器的参数
for param in feature_extractor.parameters():
    param.requires_grad = False

步骤二：准备新数据集

接下来，我们需要准备新的手写数字数据集，包括训练集和验证集。这些数据集应该与预训练模型所用的数据集具有相似的数据分布。

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载手写数字数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
val_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

步骤三：微调模型

现在，我们可以使用新的数据集训练模型，同时保持预训练模型的特征提取器部分不变，并只训练分类器部分。

import torch.optim as optim

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(classifier.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        # 前向传播
        features = feature_extractor(images)
        features = features.view(features.size(0), -1)
        outputs = classifier(features)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在验证集上计算准确率
    correct = 0
    total = 0
    
    with torch.no_grad():
        for images, labels in val_loader:
            features = feature_extractor(images)
            features = features.view(features.size(0), -1)
            outputs = classifier(features)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    accuracy = 100 * correct / total
    
    # 打印训练过程中的准确率
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Accuracy: {accuracy:.2f}%')

序列图

下面是一个使用迁移学习进行微调的训练过程的序列图。

sequenceDiagram
    participant Model
    participant FeatureExtractor
    participant Classifier
    participant DataPreparation
    participant Optimizer
    participant DataLoader
    participant LossFunction
    participant Validation
    
    Model->>FeatureExtractor: 提取特征