python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as datasets接下来,我们定义一个AlexNet类,它继承自PyTorch的nn.Module类。在AlexNet中,有5个卷积层和3个全连接层,我们需要在类中定义这些层:
python class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) self.conv3 = nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096) self.fc2 = nn.Linear(4096, 4096) self.fc3 = nn.Linear(4096, 1000) self.relu = nn.ReLU(inplace=True)在这个类中,我们使用了PyTorch中的Conv2d、MaxPool2d和Linear等层。其中,Conv2d表示卷积层,MaxPool2d表示最大池化层,Linear表示全连接层。我们还定义了一个ReLU激活函数。 接下来,我们需要定义前向传播函数,它将输入数据传递给AlexNet模型中的各个层:
python def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2(x) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) x = self.conv3(x) x = self.relu(x) x = self.conv4(x) x = self.relu(x) x = self.conv5(x) x = self.relu(x) x = self.pool3(x) x = x.view(-1, 256 * 6 * 6) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x在这个函数中,我们按照AlexNet的结构依次调用了各个层,并使用了ReLU激活函数。最后,我们将输出数据展平,并传递给三个全连接层。 接下来,我们需要定义训练函数和测试函数:
python def train(model, device, train_loader, optimizer, criterion, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() def test(model, device, test_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) test_loss += criterion(output, target).item() * data.size(0) pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset) print("Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)".format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy))在训练函数中,我们将模型设置为训练模式,并依次处理每个batch的数据。在测试函数中,我们将模型设置为测试模式,并计算模型在测试集上的准确率和损失。 最后,我们需要定义一些超参数,并开始训练模型:
python batch_size = 128 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 num_epochs = 10 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) train_dataset = datasets.ImageFolder("path/to/train/dataset", transform=transform) test_dataset = datasets.ImageFolder("path/to/test/dataset", transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = AlexNet().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum) for epoch in range(1, num_epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, criterion, epoch) test(model, device, test_loader, criterion)在这段代码中,我们定义了一些超参数,包括batch_size、learning_rate、momentum和num_epochs等。我们还使用了PyTorch中的transforms模块对输入数据进行预处理,使用了datasets模块读取训练集和测试集。接下来,我们将数据加载到DataLoader中,并将模型和损失函数放到GPU或CPU上。最后,我们使用train函数和test函数训练和测试模型。 这就是一个简单的AlexNet模型的实现过程。当然,我们还可以对模型进行调参和优化,以提高模型的性能。
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