【超详细小白必懂】Pytorch 直接加载ResNet50模型和参数实现迁移学习

Torchvision.models包里面包含了常见的各种基础模型架构，主要包括以下几种：（我们以ResNet50模型作为此次演示的例子）

AlexNet

VGG
ResNet

SqueezeNet

DenseNet

Inception v3

GoogLeNet

ShuffleNet v2

MobileNet v2

ResNeXt

Wide ResNet

MNASNet

首先加载ResNet50模型，如果如果需要加载模型本身的参数，需要使用pretrained=True，代码如下

import torchvision
from torchvision import models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) #pretrained=True 加载模型以及训练过的参数
print(resnet50)  # 打印输出观察一下resnet50到底是怎么样的结构

打印输出后ResNet50部分结构如下图，其中红框的全连接层是需要关注的点。全连接层中，“resnet50” 的out_features=1000，这也就是说可以进行class=1000的分类。

 由于我们正常所使用的分类场景大概率与resnet50的分类数不一样，所以在调用时，要使用out_features=分类数进行调整。假设我们采用CIFAR10数据集（10 class）进行测试，那么我们就需要修改全连接层，out_features=10。具体代码如下：

resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
num_ftrs = resnet50.fc.in_features 
for param in resnet50.parameters():
    param.requires_grad = False #False：冻结模型的参数，也就是采用该模型已经训练好的原始参数。只需要训练我们自己定义的Linear层
#保持in_features不变，修改out_features=10
resnet50.fc = nn.Sequential(nn.Linear(num_ftrs,10),
                            nn.LogSoftmax(dim=1))

一个简单完整的 CIFAR10+ResNet50 训练代码如下：

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import models
#下载CIFAR10数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                          download=False)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                         download=False)
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
print("The size of Train_data is {}".format(train_data_size))
print("The size of Test_data is {}".format(test_data_size))
#dataloder进行数据集的加载
train_dataloader = DataLoader(train_data,batch_size=128)
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=128)
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
num_ftrs = resnet50.fc.in_features
for param in resnet50.parameters():
    param.requires_grad = False #False：冻结模型的参数，
                                # 也就是采用该模型已经训练好的原始参数。
                                #只需要训练我们自己定义的Linear层
resnet50.fc = nn.Sequential(nn.Linear(num_ftrs,10),
                            nn.LogSoftmax(dim=1))
# 网络模型cuda
if torch.cuda.is_available():
    resnet50 = resnet50.cuda()
#loss
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
if torch.cuda.is_available():
    loss_fn = loss_fn.cuda()
#optimizer
learning_rate = 0.01
optimizer = torch.optim.SGD(resnet50.parameters(),lr=learning_rate,)
#设置网络训练的一些参数
#记录训练的次数
total_train_step = 0
#记录测试的次数
total_test_step = 0
#训练的轮数
epoch = 10
for i in range(epoch):
    print("-------第{}轮训练开始-------".format(i+1))
    resnet50.train()
    #训练步骤开始
    for data in train_dataloader:
        imgs, targets = data
        if torch.cuda.is_available():
            # 图像cuda；标签cuda
            # 训练集和测试集都要有
            imgs = imgs.cuda()
            targets = targets.cuda()
        outputs = resnet50(imgs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        # 优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_train_step = total_train_step + 1
        if total_train_step % 100 == 0:
            print("训练次数：{}, Loss: {}".format(total_train_step, loss.item()))
            #writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step)
    #测试集
    total_test_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_dataloader:
            imgs, targets = data
            if torch.cuda.is_available():
                # 图像cuda；标签cuda
                # 训练集和测试集都要有
                imgs = imgs.cuda()
                targets = targets.cuda()
            outputs = resnet50(imgs)
            loss = loss_fn(outputs,targets)
            total_test_loss += loss.item()
            total_test_step += 1
            if total_test_step % 100 ==0:
                print("测试次数：{}，Loss：{}".format(total_test_step,total_test_loss))

完美！！！！！

剩下的大家可以举一反三，继续探索。。。。