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wzjs 2025/8/20 8:49:20

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迁移学习

标题1.什么是迁移学习

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨，或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。
找到目标问题的相似性，迁移学习任务就是从相似性出发，将旧领域 (domain)学习过的模型应用在新领域上

标题2.迁移学习的步骤

1、选择预训练的模型和适当的层
通常，我们会选择在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的模型，如VGG、ResNet等。然后，根据新数据集的特点，选择需要微调的模型层。对于低级特征的任务（如边缘检测），最好使用浅层模型的层，而对于高级特征的任务（如分类），则应选择更深层次的模型。
2、冻结预训练模型的参数
保持预训练模型的权重不变，只训练新增加的层或者微调一些层，避免因为在数据集中过拟合导致预训练模型过度拟合。
3、在新数据集上训练新增加的层
在冻结预训练模型的参数情况下，训练新增加的层。这样，可以使新模型适应新的任务，从而获得更高的性能。
4、微调预训练模型的层
在新层上进行训练后，可以解冻一些已经训练过的层，并且将它们作为微调的目标。这样做可以提高模型在新数据集上的性能。
5、评估和测试
在训练完成之后，使用测试集对模型进行评估。如果模型的性能仍然不够好，可以尝试调整超参数或者更改微调层。

标题3.迁移学习实例

该实例使用的模型是ResNet-18残差神经网络模型
###1. 导入必要的库

在import torch
import torchvision.models as models
from torch import nn
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np

这里导入了后续代码会用到的库，具体如下：
torch：PyTorch 深度学习框架的核心库。
torchvision.models：包含了预训练的模型，这里会用到 ResNet-18。
torch.nn：用于构建神经网络的模块。
torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader：用于自定义数据集和加载数据。
torchvision.transforms：用于图像的预处理。
PIL.Image：用于读取图像。
numpy：用于数值计算。
###2. 加载预训练模型并修改全连接层

resnet_model= models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT)
for param in resnet_model.parameters():print(param)param.requires_grad=False
in_features=resnet_model.fc.in_features
resnet_model.fc=nn.Linear(in_features,20)
params_to_update=[]
for param in resnet_model.parameters():if param.requires_grad==True:params_to_update.append(param)

加载预训练的 ResNet-18 模型。
把模型中所有参数的 requires_grad 设置为 False，也就是冻结这些参数，使其在训练时不更新。
获取原模型全连接层的输入特征数，然后将全连接层替换为一个新的全连接层，输出维度为 20。
收集所有 requires_grad 为 True 的参数，这些参数会在训练时更新。
###3. 定义图像预处理变换

data_transforms = {'train':transforms.Compose([transforms.Resize([300,300]),transforms.RandomRotation(45),transforms.CenterCrop(224),transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),transforms.RandomGrayscale(p=0.1),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])]),'valid':transforms.Compose([transforms.Resize([224,224]),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]),
}

定义了两个图像预处理的组合变换，分别用于训练集和验证集。
训练集的变换包含了数据增强操作，像随机旋转、水平翻转、垂直翻转等。
验证集的变换只包含了调整大小、转换为张量和标准化操作。

4. 自定义数据集类

class food_dataset(Dataset):def __init__(self,file_path,transform=None):self.file_path = file_pathself.imgs = []self.labels = []self.transform = transformwith open(self.file_path) as f:samples = [x.strip().split(' ') for x in f.readlines()]for img_path,label in samples:self.imgs.append(img_path)self.labels.append(label)def __len__(self):return  len(self.imgs)def __getitem__(self, idx):image = Image.open(self.imgs[idx])if self.transform:image = self.transform(image)label = self.labels[idx]label = torch.from_numpy(np.array(label,dtype=np.int64))return image,label

自定义了一个 food_dataset 类，继承自 torch.utils.data.Dataset。 init 方法：解析包含图像路径和标签的文本文件，把图像路径和标签分别存到 self.imgs 和 self.labels 中。
len 方法：返回数据集的大小。
getitem 方法：根据索引读取图像，对图像进行预处理，将标签转换为张量，然后返回图像和标签。

5. 创建数据集和数据加载器

training_data = food_dataset(file_path='./trainbig.txt',transform=data_transforms['train'])
test_data = food_dataset(file_path='./testbig.txt',transform=data_transforms['valid'])
train_dataloader = DataLoader(training_data,batch_size=64,shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64,shuffle=True)

创建训练集和测试集的数据集对象。
创建训练集和测试集的数据加载器，设置批量大小为 64，并且打乱数据
###6. 配置训练设备、损失函数、优化器和学习率调度器

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")
model=resnet_model.to(device)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(params_to_update,lr=0.001)
scheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=5,gamma=0.5)

选择合适的训练设备（GPU 或 CPU）。
把模型移动到所选设备上。
定义交叉熵损失函数。
定义 Adam 优化器，只对之前收集的需要更新的参数进行优化。
定义学习率调度器，每 5 个 epoch 将学习率乘以 0.5。
###7. 定义训练和测试函数

def train(dataloader,model,loss_fn,optimizer):model.train()batch_size_num = 1for X,y in dataloader:X,y = X.to(device),y.to(device)pred = model.forward(X)loss = loss_fn(pred,y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()def test(dataloader, model,loss_fn):global best_accsize = len(dataloader.dataset)num_batches =len(dataloader)model.eval()test_loss,correct =0,0with torch.no_grad():for X, y in dataloader:X,y = X.to(device),y.to(device)pred = model.forward(X)test_loss+=loss_fn(pred,y).item()correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()test_loss /= num_batchescorrect /= sizeprint(f"Test result:\n Accuracy:{(100 * correct)}%, Avg loss: {test_loss}")acc_s.append(correct)loss_s.append(test_loss)if correct>best_acc:best_acc=correct

train 函数：将模型设置为训练模式，遍历训练数据加载器，计算损失，反向传播并更新模型参数。
test 函数：将模型设置为评估模式，遍历测试数据加载器，计算测试集的准确率和平均损失，记录最佳准确率。
8. 训练模型并保存

epochs = 20
acc_s = []
loss_s =[]
for t in range(epochs):print(f"Epoch {t + 1}\n-----------")train(train_dataloader, model,loss_fn, optimizer)scheduler.step()test(test_dataloader,model,loss_fn)
print('最优训练结果为：',best_acc)
torch.save(model.state_dict(), 'food_classification_model.pt')