2024年5月20日发(作者：)

pytorch用resnet101训练分类实例

在PyTorch中，使用ResNet101训练分类任务的基本步骤如下。首先，确

保已经安装了PyTorch和torchvision库。

```bash

pip install torch torchvision

```

然后，你可以使用以下代码作为起点来训练一个ResNet101模型。

```python

import torch

import as nn

import as transforms

import as datasets

from import DataLoader

from import resnet101

定义超参数

input_size = 2048

hidden_size = 1000

num_classes = 1000 根据你的数据集类别数量进行更改

num_epochs = 25 训练轮数

learning_rate = 学习率

batch_size = 32 批处理大小

数据预处理和加载

transform = ([(256),

(224),

(),

(mean=[, , ], std=[, , ])])

train_dataset = (root='path_to_your_train_data', transform=transform)

替换为你的训练数据路径

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size,

shuffle=True)

test_dataset = (root='path_to_your_test_data', transform=transform)

替换为你的测试数据路径

test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size,

shuffle=True)

加载预训练的ResNet101模型，去除全连接层，然后添加自定义的全连接

层

model = resnet101(pretrained=True)

model = (list(())[:-1]) 去除全连接层

_module("fc", (in_features=2048, out_features=num_classes)) 添加自

定义的全连接层

定义损失函数和优化器

criterion = () 使用交叉熵损失函数

optimizer = ((), lr=learning_rate) 使用Adam优化器

训练模型

for epoch in range(num_epochs):

for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images的shape

为[batch_size, channels, height, width]

outputs = model(images) 前向传播，得到预测结果

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

_grad() 清空过去的梯度

() 后向传播，计算梯度

() 根据梯度更新权重

print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step

[{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {()}')

在测试集上评估模型性能

with _grad(): 在测试时不需要计算梯度，所以使用_grad()来关闭梯度计算，

提高运行速度。

correct = 0

total = 0

for images, labels in test_loader: images的shape为[batch_size,

channels, height, width]

outputs = model(images) 前向传播，得到预测结果

_, predicted = (, 1) 获取最大概率的类别作为预测结果，得到预测类

别和对应的概率值。这里我们只关心类别，所以使用的返回值中的类别部分。

total += (0) 总样本数加一

correct += (predicted == labels).sum().item() 统计预测正确的样

本数，累加到correct变量中。这里使用的是PyTorch的布尔索引功能，如

果predicted和labels相等，返回True，否则返回False。然后使用sum()

函数统计True的数量。最后使用item()函数将结果转换为Python的整数

类型。

print(f'Accuracy of the model on the test images: {100 correct /

total}%')