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wzjs 2025/8/19 20:58:46
建设网站改版,网站客服,上海十大服装外贸公司,易营宝智能建站3.9 PyTorch网络模型的修改及使用 PyTorch 提供了多个预训练的网络模型，涵盖了广泛的计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。这些预训练模型在 ImageNet 等大型数据集上进行了训练，并可以直接用于迁移学习或微调。 3.9.1 常见的…

3.9 PyTorch网络模型的修改及使用

PyTorch 提供了多个预训练的网络模型，涵盖了广泛的计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。这些预训练模型在 ImageNet 等大型数据集上进行了训练，并可以直接用于迁移学习或微调。

3.9.1 常见的现有Pytorch网络模型
  1. 分类模型

这些模型在图像分类任务中表现非常好，可以在 ImageNet 数据集上进行微调。

  • ResNet 系列：
    • ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet110、ResNet152
    • ResNet 引入了残差连接，解决了深度网络训练中的退化问题，广泛应用于各种视觉任务。
  • VGG 系列：
    • VGG11、VGG13、VGG16、VGG19
    • VGG 模型有着简单而深度的结构，通常用于图像分类任务。
  • DenseNet 系列：
    • DenseNet121、DenseNet169、DenseNet201、DenseNet161
    • DenseNet 使用密集连接，每一层与前面的所有层相连，能够更有效地利用特征。
  • Inception 系列：
    • Inception v3
    • Inception 模型通过并行的卷积核不同尺寸的卷积来捕捉图像的多尺度特征。
  • MobileNet 系列：
    • MobileNetV2、MobileNetV3
    • 适用于轻量级应用，能够在移动设备或嵌入式设备上进行高效推理。
  • AlexNet：
    • 经典的卷积神经网络，曾经在 ImageNet 上取得突破性进展，适用于图像分类。
  • EfficientNet 系列：
    • EfficientNet B0 到 B7
    • 高效的神经网络架构，通过自动化搜索来优化网络的深度、宽度和分辨率。
  • SqueezeNet：
    • 一个轻量级的网络模型，通过减少模型的参数量来降低计算需求。
  1. 目标检测模型

PyTorch 提供了目标检测的预训练模型，适用于检测图像中的物体。

  • Faster R-CNN：
    • 一种基于区域卷积神经网络 (R-CNN) 的目标检测模型，广泛应用于检测任务。
  • Mask R-CNN：
    • 扩展了 Faster R-CNN，在目标检测的基础上加入了实例分割功能。
  • RetinaNet：
    • 采用焦点损失函数，改进了处理前景和背景样本的不均衡问题。
  • YOLO（You Only Look Once）：
    • 通过一个网络直接输出目标的位置和类别，实现快速且准确的目标检测。
  1. 语义分割模型

语义分割任务是将图像中的每个像素分配一个标签。

  • FCN (Fully Convolutional Network)：
    • 用于像素级的图像分割。
  • U-Net：
    • U-Net 架构常用于医学图像的语义分割，具有编码-解码的结构。
  • DeepLabV3：
    • 用于语义分割的深度学习模型，特别是在捕捉图像中的边缘和细节上表现出色。
  1. 图像生成模型

这些模型常用于图像生成、修复、增强等任务。

  • Generative Adversarial Networks (GAN)：
    • 用于生成与训练数据分布相似的图像。PyTorch 提供了许多不同种类的 GAN 模型，例如 DCGAN、WGAN 等。
  • Pix2Pix：
    • 用于图像到图像的转换任务，如图像修复或风格迁移。
  • CycleGAN：
    • 用于无监督的图像到图像的转换，如将马的照片转换成斑马的照片等。
  1. Transformer 模型

随着 Transformer 在自然语言处理（NLP）中的成功，越来越多的 Transformer 网络架构也被应用于计算机视觉任务。

  • Vision Transformer (ViT)：
    • 使用 Transformer 架构来处理图像，近年来在多个任务中表现出色。
  • DeiT (Data-efficient Image Transformer)：
    • 通过优化训练过程使得 Vision Transformer 可以在较少数据下进行有效训练。
3.9.2 现有网络模型的修改与使用

为了方便讲解，我们选取分类模型Vgg16来进行讲解：

VGG16 是一种卷积神经网络（CNN）架构，由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group，简称 VGG）提出。它在 2014 年的 ImageNet 图像分类挑战中表现非常出色，因此被广泛使用。VGG16 网络模型的名字中的 “16” 表示该网络包含 16 层权重（包括卷积层和全连接层）。

  • 方法：
torchvision.models.vgg16(*, weights: Optional[VGG16_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any)
  • 参数：
1.weights (VGG16_Weights, optional):指定是否使用预训练的权重。可以选择使用 ImageNet 预训练的权重（VGG16_Weights.DEFAULT）或不使用（None）。
2.progress (bool, optional):控制是否显示下载进度条。默认为 True，表示显示进度条，False 表示不显示。
3.kwargs:传递给 VGG 基类的额外参数，常见的包括：
num_classes: 分类数目（默认为 1000）。
batch_norm: 是否使用批归一化（默认为 False）。
  • 使用和修改步骤
1. 选择是否训练好的模型
# 加载预训练的 VGG16 模型
model = model.vgg16(weights=model.VGG16_Weights.DEFAULT)
# 加载没有预训练权重的 VGG16 模型（从头开始训练）
model_no_weights = model.vgg16(weights=None)

Vgg(...
(classifier): Sequential((0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)(1): ReLU(inplace=True)(2): Dropout(p=0.5, inplace=False)(3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)(4): ReLU(inplace=True)(5): Dropout(p=0.5, inplace=False)(6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True))
)

2. 选择要训练的数据集：CIFAR10
data = torchvision.datasets.CIFAR10('data-train', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
data_loader = DataLoader(data, batch_size=1)

3. 修改模型：对于要训练的CIFAR10只有10个特征，因此需要修改原有模型
方法一：使用 add_module 添加新的全连接层
model.classifier.add_module('add_Linear', nn.Linear(4096, 10))
"""add_module 允许你动态地向模型的某个部分（这里是 classifier）添加新层，通常是为了扩展或修改模型。
这种方式是将新层添加到模型结构的末尾。"""方法二：直接修改模型的输出层
model.classifier[6] = nn.Linear(4096, 10)
在这里，model.classifier[6] 是指 VGG16 模型中的第七个层（注意，索引从0开始）。这个位置是VGG16模型的最后一个全连接层。我们直接将该层替换为一个新的全连接层，输出大小为 10，即CIFAR-10的类别数。
3.9.3 网络模型的保存与读取

在 PyTorch 中，保存模型的方式有两种：保存整个模型（包括结构和参数）和仅保存模型的参数（state_dict）。以下是对你提供的两种方式的详细解释：

class Net(nn.Module):def __init__(self) -> None:super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(3, 16, 3)def forward(self, input):return self.conv(input)
net = Net()

1. 方式一：保存整个模型（结构和参数）

torch.save(net, 'model/save_model_method1.pth')

解释：

  • 这种方式会保存整个模型（包括模型的架构、参数以及优化器状态等）。这意味着你可以直接加载这个文件，并恢复整个模型。
  • 保存后，加载时不需要重新定义模型架构，PyTorch 会自动恢复整个模型。
  • 但缺点是它依赖于特定的模型类定义，意味着如果你迁移到不同的环境或修改了模型的定义，可能会出现问题。

加载模型：

# 加载整个模型
model = torch.load('model/saveModel1.pth')

2. 方式二：仅保存模型的参数（state_dict）

torch.save(net.state_dict(), 'model/save_model_method2.pth')

解释：

  • 这种方式只保存模型的参数（即 state_dict），不保存模型的架构。state_dict 包含了模型的所有可训练参数，如权重、偏置等。
  • 保存 state_dict 后，加载时你需要先定义模型的结构，然后加载参数到模型中。

加载模型：

# 重新初始化模型
model = MyModel()  # 确保你定义了模型的结构# 加载保存的 state_dict
model.load_state_dict(torch.load('model/saveModel2.pth'))
  • 方式一（保存整个模型）：
    • 适用于需要方便地保存和恢复整个模型的情况。
    • 依赖于模型类的定义，跨环境迁移时可能会出现问题。
  • 方式二（保存 state_dict）：
    • 推荐的做法，通常用于保存训练好的模型的参数。
    • 需要在加载时手动定义模型结构。
    • 更加灵活，能够避免依赖于模型定义的版本问题。
http://www.dtcms.com/wzjs/409368.html

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