使用PyTorch训练一个图像分类器实例

以下是使用PyTorch训练一个图像分类器实例的完整攻略，包括两个示例。

PyTorch训练图像分类器的基本步骤

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，持GPU加速，提供了丰富的神经网络模块，可以方便地进行深度学习模型的构建和训练。下面是使用PyTorch训练像分类器的基本步骤：

1. 准备数据集

首先需要准备数据集，包括训练集和测试集。可以使用PyTorch提供的torchvision.datasets模块中的ImageFolder类加载数据集，也可以自己编写代码加载数据集。

1. 定义模型

定义模型，可以使用PyTorch提供的预训练模型，也可以自己写模型。在定义模型时，需要指定模型的输入和输出大小，以及模型的层数和参数。

1. 定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器，可以使用PyTorch提供的损失函数和优化器，也可以自己编写代码定义。

1. 训练模型

使用训练集训练模型，使用PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader类加载数据，使用PyTorch供的torch.nn模块中的函数定义模型，使用PyTorch提供的torch.optim模块中的函数定义优化器，使用PyTorch提供的torch.autograd模块中的函数计算梯度，使用PyTorch提供的torch.nn模块中的函数更新模型参数。

1. 测试模型

使用测试集测试模型，可以使用PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader类加载数据，使用PyTorch提供的torch.nn模块中的函数计算模型输出，使用PyTorch提供的torch.nn模块中函数计算模型准确率。

以下是两个使用PyTorch训练图像分类器的示例。

示例一：使用预训练模型训练图像分类器

以下是使用预训练模型训练图像分类器的示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 准备数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize(256),
     transforms.CenterCrop(224),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                          std=[0.229, 0.224, 0.225])])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(2):  # 多次循环数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每2000个小批量数据打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1 running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels =
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

上面的代码使用了预训练模型resnet18，并在其基础上微调，训练了一个图像分类器。首先使用torchvision.datasets模块中的CIFAR10类加载数据集，然后使用torchvision.transforms模块中的函数对数据进行预处理。接着使用torchvision.models模块中的resnet函数定义模型，并在其基础上修改最后一层的输出大小。然后使用torch.nn模块中的CrossEntropyLoss函数定义损失函数，使用torch.optim模块中的SGD函数定义优化器。接着使用torch.utils.data.DataLoader类加载数据，使用torch.autograd模块中的函数计算梯度，使用torch.nn模块中的函数更新模型参数。最后使用测试集测试模型，并计算模型的准确率。

示例二：使用自定义模型训练图像分类器

以下是使用自定义模型训练图像分类器的示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 准备数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize(256),
     transforms.CenterCrop(224),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                          std=[0.229, 0.224, 0.225])])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(2):  # 多次循环数据集
    running = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每2000个小批量数据打一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

上面的代码使用了自定义模型Net，训练了一个图像分类。首先使用torchvision.datasets模块中的CIFAR10类加载数据集，然后使用torchvision.transforms模块中的函数对数据进行预处理。接着使用自定义模型Net定义模型。然后使用torch.nn模块中的CrossEntropyLoss函数定义损失函数，使用torch.optim块中的SG函数定义优化器。接着使用torch.utils.data.DataLoader类加载数据，使用torch.autograd模块中的函数计算梯度，使用torch.nn模块中的函数更新模型参数。最后使用测试集测试模型计算模型的准确率。

以上是使用PyTorch训练图像分类器的完整攻略，通过以上步骤和示例，我们可以松地训练出各种类型的图像分类器。