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，它支持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训练图像分类器的基本步骤：
- 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。
- 定义模型
定义模型，可以使用PyTorch提供的预训练模型，也可以自己编写模型。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。
- 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。
- 训练模型
使用训练集训练模型，可以使用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。
- 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模块中的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 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 = data
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resnet18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
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): # 多次环数据集
running_loss = 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 = 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。