深度学习,训练权重的导入

Question

请问我用vgg16训练224224的图片,产生的训练权重,然后用这个训练权重去重新训练256256的图片(网络结构不变,都是vgg16),这种做法可以吗?

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以，以下是关于使用vgg16训练权重再进行网络重构的具体步骤：

首先，我们需要下载vgg16模型。由于您已经提供了224的图片和网络结构，所以我将以该网络为例。

1. 下载并解压vgg16模型：

   curl https://download.pytorch.org/models/vgg16/ | tar -xzvf vgg16.tar.gz
   

2. 打开并加载数据集：

   import torch
   import torchvision.transforms as transforms
   from PIL import Image
   
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((224, 224)),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
       transforms.Normalize(mean=[0.224, 0.225, 0.229], std=[0.225, 0.224, 0.229])
   ])
   
   trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                          download=True, transform=transform)
   testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                         download=True, transform=transform)
   
   # 注意：这里我们没有对网络结构进行重构。如果要进行重构，可以在网络层前添加一层卷积层。
   class Net(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(Net, self).__init__()
           self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
           self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
           self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
           self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
           self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
   
       def forward(self, x):
           x = F.relu(self.conv1(x))
           x = F.relu(self.conv2(x))
           x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
           x = F.relu(self.fc1(x))
           x = self.fc2(x)
           x = self.fc3(x)
           return x
   
   net = Net()
   

3. 初始化权重和损失函数：

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
   
   for epoch in range(num_epochs):
       running_loss = 0.0
       for i, (images, labels) in enumerate(trainloader, 0):
           images = images.to(device)
           labels = labels.to(device)
   
           optimizer.zero_grad()
           outputs = net(images)
           loss = criterion(outputs, labels)
           loss.backward()
           optimizer.step()
   
           running_loss += loss.item()
       print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(trainloader)}')
   

以上就是使用vgg16训练权重再进行网络重构的具体步骤。请注意，您可以根据您的实际情况调整网络结构和参数。如果您有任何疑问，请随时向我提问。