介绍

在这个实战教程中，我们将使用PyTorch进行迁移学习与模型微调。迁移学习是一种利用预训练模型的技术，通过将已经在大规模数据集上训练好的模型应用到新的任务中。模型微调是迁移学习的一种形式，它允许我们在新任务上微调预训练模型的参数以适应特定的数据。我们将以图像分类任务为例，使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，并通过微调将其适应新的图像分类任务。通过这个项目，你将学到如何使用PyTorch进行迁移学习和模型微调，以及如何处理自定义数据集。本教程适用于有一定PyTorch基础的开发者，同时也适用于对迁移学习和深度学习领域感兴趣的初学者。

技术栈

• Python
• PyTorch
• Torchvision（PyTorch的计算机视觉库）

步骤1：准备数据集

首先，我们需要准备一个用于图像分类的自定义数据集。我们以花卉数据集为例，包含几个不同种类的花卉图片。

# 创建数据集目录
mkdir data
cd data

# 下载花卉数据集
wget https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip
unzip hymenoptera_data.zip
cd ..

步骤2：加载预训练模型

我们将使用预训练的ResNet模型作为基础模型。这个模型在ImageNet数据集上进行了训练，可以用于图像分类任务。

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models

# 加载预训练的ResNet模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

步骤3：冻结部分层次

为了进行迁移学习，我们冻结模型的前几层，即卷积层。这样可以保留在ImageNet上学到的低级特征，而我们可以替换模型的分类器部分。

# 冻结卷积层
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换分类器
num_classes = 2  # 二分类任务（花卉数据集有两个类别）
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

步骤4：微调模型

定义损失函数和优化器，并进行模型微调。

import torch.optim as optim
from torchvision.transforms import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 加载自定义数据集
train_dataset = ImageFolder(root='data/hymenoptera_data/train', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

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

# 模型微调
num_epochs = 10
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0

    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print(f'Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')

通过这个项目，你学到了如何使用迁移学习和模型微调将预训练模型应用到自定义数据集上。这是一个在实际项目中非常常见的技术，可以帮助你在有限的数据集上构建强大的图像分类器。