本篇内容介绍了“怎么用Pytorch实现ResNet网络”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
每个 batch 前清空梯度，否则会将不同 batch 的梯度累加在一块，导致模型参数错误。
然后我们将输入和目标张量都移动到所需的设备上，并将模型的梯度设置为零。我们调用
model(inputs)来计算模型的输出，并使用损失函数（在此处为交叉熵）来计算输出和目标之间的误差。然后我们通过调用
loss.backward()来计算梯度，最后调用
optimizer.step()来更新模型的参数。
在训练过程中，我们还计算了准确率和平均损失。我们将这些值返回并使用它们来跟踪训练进度。
评估模型
我们还需要一个测试函数，用于评估模型在测试数据集上的性能。
以下是该函数的代码：
def test(model, criterion, test_loader, device): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(test_loader): inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) test_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() acc = 100 * correct / total avg_loss = test_loss / len(test_loader) return acc, avg_loss
在测试函数中，我们定义了一个
with torch.no_grad()区块。这是因为我们希望在测试集上进行前向传递时不计算梯度，从而加快模型的执行速度并节约内存。
输入和目标也要移动到所需的设备上。我们计算模型的输出，并使用损失函数（在此处为交叉熵）来计算输出和目标之间的误差。我们通过累加损失，然后计算准确率和平均损失来评估模型的性能。
训练 ResNet50 模型
接下来，我们需要训练 ResNet50 模型。将数据加载器传递到训练循环，以及一些其他参数，例如训练周期数和学习率。
以下是完整的训练代码：
num_epochs = 10
learning_rate = 0.001
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)
test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = ResNet(num_classes=1000).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
for epoch in range(1, num_epochs + 1):
train_acc, train_loss = train(model, optimizer, criterion, train_loader, device)
test_acc, test_loss = test(model, criterion, test_loader, device)
print(f"Epoch {epoch} Train Accuracy: {train_acc:.2f}% Train Loss: {train_loss:.5f} Test Accuracy: {test_acc:.2f}% Test Loss: {test_loss:.5f}")
# 保存模型
if epoch == num_epochs or epoch % 5 == 0:
torch.save(model.state_dict(), f"resnet-epoch-{epoch}.ckpt")在上面的代码中，我们首先定义了
num_epochs和
learning_rate。我们使用了两个数据加载器，一个用于训练集，另一个用于测试集。然后我们移动模型到所需的设备，并定义了损失函数和优化器。
在循环中，我们一次训练模型，并在 train 和 test 数据集上计算准确率和平均损失。然后将这些值打印出来，并可选地每五次周期保存模型参数。
您可以尝试使用 ResNet50 模型对自己的图像数据进行训练，并通过增加学习率、增加训练周期等方式进一步提高模型精度。也可以调整 ResNet 的架构并进行性能比较，例如使用 ResNet101 和 ResNet152 等更深的网络。