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在对深度学习模型进行微调时，我通常会遵循以下几个通用步骤。

第一步是选择一个合适的预训练模型。PyTorch 的 torchvision.models 模块提供了很多经典的预训练模型，比如 ResNet、VGG、EfficientNet 等。我们可以直接使用它们作为模型的基础结构。例如，加载一个预训练的 ResNet50 可以这样写：

import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)

第二步是准备数据集。我会使用 torchvision.datasets 来加载常见的图像分类数据集，比如 ImageFolder 用于自定义文件夹结构的数据集。然后通过 DataLoader 将其转换为可迭代的批次数据，方便训练：

from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoadertransform = transforms.Compose([transforms.Resize(224),transforms.ToTensor()
])dataset = datasets.ImageFolder(root='data_path', transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

第三步是根据具体任务调整模型结构。比如我们的人脸识别任务有新的类别数量，就需要替换掉原来的全连接层（fc）。比如把 ResNet 中的最后输出改为我们自己的类别数：

num_classes = 100  # 假设我们有100个类别
model.fc = nn.Linear(512, num_classes)

有时候我们还会冻结前面的一些层，只训练最后几层，尤其是在数据量较小的情况下，可以防止过拟合：

for param in model.parameters():param.requires_grad = False  # 冻结所有层
for param in model.fc.parameters():param.requires_grad = True   # 只训练最后一层

第四步是定义损失函数和优化器。常用的损失函数是交叉熵损失，优化器可以选择 Adam 或 SGD，同时还可以配合学习率调度器一起使用：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.para