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96SEO 2025-07-02 01:59 1
因为云计算手艺的飞速进步,越来越许多的企业和研究研究者开头将深厚度学项目部署在云端。Ubuntu云服务器凭借其稳稳当当、高大效、容易用的特点,成为深厚度学开发者的首选平台。而PyTorch作为一款功能有力巨大、容易用的深厚度学框架,在云端发挥出惊人的性能。
迁移学是深厚度学领域的一个关键分支,它通过利用已有。PyTorch给了丰有钱的迁移学工具和预训练模型,使得开发者能轻巧松实现迁移学。
预训练模型 | 应用场景 |
---|---|
ResNet | 图像分类、 目标检测 |
VGG | 图像分类、图像分割 |
Inception | 图像分类、目标检测 |
下面我们将通过一个蚂蚁与蜜蜂分类的实战案例,演示怎么在Ubuntu云服务器上用PyTorch实现迁移学。
先说说确保你的Ubuntu云服务器已安装PyTorch。你能根据你的CUDA版本从PyTorch官网获取安装命令。
pip install torch torchvision torchaudio
迁移学通常涉及用预训练模型和一个新鲜的数据集。你需要准备你的数据集,并将其分为训练集和验证集。
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose()
# 加载数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder
val_dataset = datasets.ImageFolder
train_loader = DataLoader
val_loader = DataLoader
的再说说一层。比方说如果你正在进行分类任务,你兴许需要更改全连接层的输出巨大细小。
import torch.nn as nn
num_classes = 10
model = models.resnet18
model.fc = nn.Linear
选择合适的亏本函数和优化器。
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss
optimizer = optim.SGD, lr=0.001, momentum=0.9)
用你的数据集训练模型。
import torch
num_epochs = 10
for epoch in range:
model.train
for images, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad
outputs = model
loss = criterion
loss.backward
optimizer.step
model.eval
with torch.no_grad:
total = 0
correct = 0
for images, labels in val_loader:
outputs = model
_, predicted = torch.max
total += labels.size
correct += .sum.item
print
训练完成后你能保存模型以便以后用。
import torch
# 保存模型
torch.save, 'model.pth')
# 加载模型
model.load_state_dict)
你能用训练优良的模型对新鲜数据进行预测。
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载新鲜图像并进行预处理
transform = transforms.Compose()
new_image = Image.open
new_image = transform.unsqueeze
# 进行预测
model.eval
with torch.no_grad:
output = model
_, predicted = torch.max
print}')
通过以上步骤,你能在Ubuntu云服务器上用PyTorch实现迁移学。在实际应用中,你兴许需要根据具体任务和数据集进行调整。希望本文能为你给一些参考和帮。
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