Pytorch实现运动鞋识别
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
🍖 原作者:K同学啊
电脑系统:Windows11
显卡型号:NVIDIA Quadro P620
语言环境:python 3.9.7
编译器:jupyter notebook
深度学习环境:2.17.0
一、 前期准备
1. 设置GPU
2. 导入数据
二、构建简单的CNN网络
三、 训练模型
1. 编写训练函数
2. 编写测试函数
3. 设置动态学习率
4. 正式训练
四、 结果可视化
1. Loss与Accuracy图
2. 指定图片进行预测
五、保存并加载模型
六、总结
一、前期准备
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设置GPU:在使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)进行训练时,确保已正确安装GPU驱动及相关库(如CUDA和cuDNN)。在框架中检查GPU是否可用,以确保模型训练可以加速。
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导入数据:使用合适的方法(如
ImageDataGenerator
)导入图像数据。对数据进行必要的预处理,比如图像缩放、归一化,以及数据增强(如随机旋转、平移、翻转等),以提高模型的泛化能力。
二、构建简单的CNN网络
在设计神经网络结构时,确保选择适合任务目标的层次结构。例如,使用多个卷积层提取特征,接着通过池化层缩减特征图的尺寸,然后用一到两个全连接层进行分类。输出层的节点数应与类别数相同,并使用适当的激活函数(如Softmax).
三、训练模型
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编写训练函数:配置模型的优化器、损失函数和评估指标,并在训练过程中合适地记录训练进度。
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编写测试函数:建立一个评估模型性能的函数,测试集的准确度和损失值来检验模型的普遍性。
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设置动态学习率:通过回调函数实现动态学习率的调整,当验证集的损失不再改善时,自动降低学习率,以帮助模型更精细地收敛。
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正式训练:开始模型训练,设置合适的训练轮数(epochs)和批次大小(batch size),并使用训练数据进行学习,记录训练过程中的损失和准确率变化。
四、结果可视化
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Loss与Accuracy图:利用图表展示训练和验证过程中的损失值(loss)与准确率(accuracy)随 epochs 变化的曲线,以便监控模型的学习进展和潜在的过拟合或欠拟合情况。
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指定图片进行预测:选择几张测试图片,通过模型进行预测,检查模型的分类效果,并分析错误分类的原因以进一步优化模型。
五、保存并加载模型
保存训练好的模型,以便后续使用或在线测试。可以指定文件名和文件格式(如HDF5),确保在需要时可以方便地加载模型进行再次训练或进行预测。
六、动态学习率
动态学习率是一种有效的训练手段,通过设置监控验证集损失的回调方法,当损失不再下降时自动调整学习率,可以提高模型训练的效率并帮助其在后期细化学习,避免训练时出现的停滞效应。
- 确保深度学习框架(如TensorFlow)和CUDA等库的版本兼容。
- 在数据预处理时,确保图像的归一化可以加速训练并提高性能。
- 选择合适的网络结构,根据任务需求调整层的数量和类型。
- 动态学习率管理能够有效应对学习过程中出现的瓶颈,使模型更快速地达到最优状态。
- 训练和验证过程中的监控是及时调整和优化模型的重要依据。