顺义哪有做网站厂家,保定网站建设哪家好,河南省住房和城乡建设厅信息网,米拓网站建设-app定制开发提高模型复用性#xff0c;让模型对应的配置更加清晰#xff0c;代码书写条理 学习自https://zhuanlan.zhihu.com/p/409662511
Project
├── checkpoints # 存放模型
├── data # 定义各种用于训练测试的数据集
├── eval.py # 测试代码
├── loss.py # 定义的…提高模型复用性让模型对应的配置更加清晰代码书写条理 学习自https://zhuanlan.zhihu.com/p/409662511
Project
├── checkpoints # 存放模型
├── data # 定义各种用于训练测试的数据集
├── eval.py # 测试代码
├── loss.py # 定义的各种loss
├── metrics.py # 定义约定俗成的评价指标
├── model/src # 定义实验中的模型
├── options.py # 定义各种实验的参数以命令行形式传入
├── README.md # 介绍report
├── scripts # 训练、测试脚本训练、测试的运行命令
├── train.py # 训练代码
└── utils # 训练工具代码文章目录 CheckpointsScriptsoptions.pytrain.py Checkpoints
训练好的模型放在checkpoints里面通常保存训练过程中的中间结果。主要包括模型权重文件、模型配置文件、优化器和日志文件等。
Scripts
每次训练或者测试用的脚本命令。
训练脚本用于执行模型训练的脚本文件通常包括定义模型、加载数据、设置损失函数和优化器、执行循环等步骤。评估脚本用于评估模型性能的脚本文件。加载训练好的模型或者指定的checkpoints文件对模型在测试集或验证集上的表现进行评估。预测脚本……数据预处理脚本用于数据预处理和准备的脚本文件。
options.py
定义实验参数。
def parse_common_args(parser):parser.add_argument(--model_type, typestr, defaultbase_model, helpused in model_entry.py)parser.add_argument(--data_type, typestr, defaultbase_dataset, helpused in data_entry.py)parser.add_argument(--save_prefix, typestr, defaultpref, helpsome comment for model or test result dir)parser.add_argument(--load_model_path, typestr, defaultcheckpoints/base_model_pref/0.pth, helpmodel path for pretrain or test)parser.add_argument(--load_not_strict, actionstore_true, helpallow to load only common state dicts)parser.add_argument(--val_list, typestr, default/data/dataset1/list/base/val.txt, helpval list in train, test list path in test)parser.add_argument(--gpus, nargs, typeint)return parserdef parse_train_args(parser):parser parse_common_args(parser)...return parserdef parse_test_args(parser):parser parse_common_args(parser)...return parser路径配置定义数据集、模型、日志文件等路径
DATA_PATH /path/to/dataset/
MODEL_PATH /path/to/models/
LOG_PATH /path/to/logs/数据处理
IMAGE_SIZE (256, 256)
DATA_AUGMENTATION True加载模型超参
LEARNING_RATE 0.001
BATCH_SIZE 32
MAX_EPOCHS 10其他配置
train.py
主要任务是把整体写好的内容串起来
导入必要的库和模块
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from model import MyModel # 假设模型定义在model.py中
from options import * # 导入配置选项数据加载和预处理
# 定义数据预处理和增强方式
transform transforms.Compose([transforms.Resize(IMAGE_SIZE),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])# 加载数据集
train_dataset datasets.ImageFolder(rootDATA_PATH, transformtransform)
train_loader DataLoader(train_dataset, batch_sizeBATCH_SIZE, shuffleTrue)模型定义和初始化
# 定义模型
model MyModel()
# 如果有预训练模型加载参数
# model.load_state_dict(torch.load(PRETRAINED_MODEL_PATH))定义损失函数和优化器
criterion nn.CrossEntropyLoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lrLEARNING_RATE)保存模型
torch.save(model.state_dict(), MODEL_SAVE_PATH)可选的评估和测试
# 评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():# 执行评估代码
