迁移学习代码复现
一、前言
说来可能令人难以置信,迁移学习技术在实践中是非常简单的,我们仅需要保留训练好的神经网络整体或者部分网络,再在使用迁移学习的情况下把保留的模型重新加载到内存中,就完成了迁移的过程。之后,我们就可以像训练普通神经网络那样训练迁移过来的神经网络了。
我们使用已经训练好的大型图像分类卷积神经网络来做一个分类任务:区分画面上的动物是蚂蚁还是蜜蜂。
二、数据导入
将蚂蚁蜜蜂数据集进行一些(增强)图形处理,如随机从原始图像中切下来一块224×224大小的区域,随机水平翻转图像,将图像的色彩数值标准化等等。数据增强的目的是:增强模型的鲁棒性,提高模型的泛化能力和性能。
1、导入相应的函数库
# 加载程序所需要的包
#import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import copy
import os
导入蚂蚁蜜蜂数据集,并将这些照片进行一定的照片增强处理,最后以data_loader的形式存储。注:该代码是在kaggle上进行训练,所以data_dir是kaggle中input存储的位置,运行时,需根据具体情况修改文件路径。
# 数据存储总路径
data_dir = '/kaggle/input/bees-and-ants/蚂蚁蜜蜂数据集'
# 图像的大小为224×224
image_size = 224
# 加载的过程将会对图像进行如下增强操作:
# 1. 随机从原始图像中切下来一块224×224大小的区域
# 2. 随机水平翻转图像
# 3. 将图像的色彩数值标准化
train_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'),transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(image_size),transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]))# 加载校验数据集,对每个加载的数据进行如下处理:
# 1. 放大到256×256
# 2. 从中心区域切割下224×224大小的区域
# 3. 将图像的色彩数值标准化
val_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'),transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(image_size),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]))
# 创建相应的数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size = 4, shuffle = True, num_workers=4)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size = 4, shuffle = True, num_workers=4)
# 读取得出数据中的分类类别数
num_classes = len(train_dataset.classes)
2、展示部分照片
数据存储在train_loader(val_loader)的迭代器中,其中imgs是以数字的形式展示。在 PyTorch 中,图像数据通常以 (C, H, W) 的顺序存储,其中 C 是颜色通道数(例如 RGB 的 3 个通道),H 是图像的高度,W 是图像的宽度。然而,matplotlib 的 imshow 函数期望的图像数据是 (H, W, C) 顺序的,即高度和宽度作为前两个维度,颜色通道作为最后一个维度。所以img_np是通过通道转换后的照片(同时也通过Normalize标准化后的照片),imgs[0][0]是灰度的照片。
imgs,label=next(iter(train_loader))
fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,6))
# 展示标准化后的照片
img_np = imgs[0].permute(1, 2, 0).numpy()
ax[0].imshow(img_np)
# 展示标准化后的照片
ax[1].imshow(imgs[0][0])
plt.show()
原图如下:
图如下:
三、使用自定义的模型进行训练
1、定义模型
自定义卷积神经网络模型,并确定前向传播每层之间的连接方式。
# 使用自定义的CNN模型
depth = [4, 8]
class ConvNet(nn.Module):def __init__(self):super(ConvNet, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 4, 5, padding = 2) #输入通道为3,输出通道为4,窗口大小为5,padding为2self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) #一个窗口为2*2的pooling运算self.conv2 = nn.Conv2d(depth[0], depth[1], 5, padding = 2) #第二层卷积,输入通道为depth[0], 输出通道为depth[1],窗口为15,padding为2
相关文章:

迁移学习代码复现
一、前言 说来可能令人难以置信,迁移学习技术在实践中是非常简单的,我们仅需要保留训练好的神经网络整体或者部分网络,再在使用迁移学习的情况下把保留的模型重新加载到内存中,就完成了迁移的过程。之后,我们就可以像训练普通神经网络那样训练迁移过来的神经网络了。 我们…...

Elasticsearch(ES)常用命令
常用运维命令 一、基本命令1.1、查看集群的健康状态1.2、查看节点信息1.3、查看索引列表1.4、创建索引1.5、删除索引1.6、关闭索引1.7、打开索引1.8、查看集群资源使用情况(各个节点的状态,包括磁盘,heap,ram的使用情况࿰…...

C/C++ 不定参函数
C语言不定参函数 函数用法总结 Va_list 作用:类型定义,生命一个变量,该变量被用来访问传递给不定参函数的可变参数列表用法:供后续函数进调用,通过该变量访问参数列表 typedefchar* va_list; va_start 作用ÿ…...

C语言——函数专题
1.概念 在C语言中引入函数的概念,有些翻译为子程序。C语言中的函数就是一个完成某项特定任务的一小段代码,这个代码是有特殊的写法和调用方法的。一般我们可以分为两种函数:库函数和自定义函数。 2.库函数 C语言国际标准ANSIC规定了一些常…...

springboot打可执行jar包
1. pom文件如下 <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><m…...

【SQL】科目种类
目录 题目 分析 代码 题目 表: Teacher ------------------- | Column Name | Type | ------------------- | teacher_id | int | | subject_id | int | | dept_id | int | ------------------- 在 SQL 中,(subject_id, dept_id) 是该表的主键。 该表…...

【深度学习】【语音】TTS,最新TTS模型概览,扩散模型TTS,MeloTTS、StyleTTS2、Matcha-TTS
文章目录 基础介绍对比基础介绍 MeloTTS: MeloTTS 是 MyShell.ai 开发的一个多语言语音合成模型,支持包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。它以高质量的语音合成为特色,尤其擅长处理中英混合内容。该模型优化了在 CPU 上的实时推理能力,使其在多种应用场…...

【论文笔记】LION: Linear Group RNN for 3D Object Detection in Point Clouds
原文链接:https://arxiv.org/abs/2407.18232 简介:Transformer在3D点云感知任务中有二次复杂度,难以进行长距离关系建模。线性RNN则计算复杂度较低,适合进行长距离关系建模。本文提出基于窗口的网络线性组RNN(即对分组…...

打造高可用集群的基石:深度解析Keepalived实践与优化
高可用集群 集群类型 集群类型主要分为负载均衡集群(LB)、高可用集群(HA)和高性能计算集群(HPC)三大类。每种集群类型都有其特定的应用场景和优势。 1. 负载均衡集群(LB) 负载均衡集…...

Web大学生网页作业成品——环保主题介绍网页网站设计与实现(HTML+CSS)(5个页面)
🎉🎉🎉 常见网页设计作业题材有**汽车、环保、明星、文化、国家、抗疫、景点、人物、体育、植物、公益、图书、节日、游戏、商城、旅游、家乡、学校、电影、动漫、非遗、动物、个人、企业、美食、婚纱、其他**等网页设计题目, 可满足大学生网…...

Qt登录窗口设计
widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include <QIcon> //图标类 #include <QPushButton> #include <QLineEdit> //行编辑 #include <QLabel> #include <QTextEdit> #include <QMovie>class Widge…...

探索数据矿藏:我的AI大模型与数据挖掘实战经验分享
🚀 探索数据矿藏:我的AI大模型与数据挖掘实战经验分享 💖 前言:数据的金矿,AI的翅膀 在人工智能的浪潮中,我有幸作为项目负责人,带领团队深入挖掘数据的潜力,利用AI大模型的力量&am…...

linux C语言strcat函数及相关函数
讯飞星火 strcat函数是C语言中的一个字符串处理函数,用于将一个字符串追加到另一个字符串的末尾。它的原型如下: char *strcat(char *dest, const char *src);参数说明: dest:目标字符串,即要将src字符串追加到这个字符串的末尾。src:源字符串,即要追加到dest字符串末…...

使用 sort 进行文本文件处理
sort 使用经验笔记 一、简介 sort 是一个命令行工具,用于对文本文件中的行进行排序。它广泛应用于 Unix/Linux 系统中,可以用来对文件的内容进行简单的排序操作,也可以与其他命令结合使用来完成更复杂的任务。 二、基本用法 排序文件: sor…...

HarmonyOS笔记4:从云数据库获取数据
移动应用获取数据的方式主要有: 1.从网络中获取数据接口API。 2.从华为云数据库获取云数据库的资源。 3.从移动终端直接获取本地的数据 在HarmonyOS笔记3中已经完成了方式一从网络中获取数据接口API的方式。在本篇笔记中,将讨论从云数据库中获取数据。 因…...

QT5生成独立运行的exe文件
目录 1 生成独立运行的exe文件1.1 设置工程Release版本可执行文件存储路径1.2 将工程编译成Release版本 2 使用QT5自带的windeployqt拷贝软件运行依赖项3 将程序打包成一个独立的可执行软件exe4 解决QT5 This application failed to start because no Qt platform plugin could…...

LabVIEW光纤水听器闭环系统
开发了一种利用LabVIEW软件开发的干涉型光纤水听器闭环工作点控制系统。该系统通过调节光源频率和非平衡干涉仪的光程差,实现了工作点的精确控制,从而提高系统的稳定性和检测精度,避免了使用压电陶瓷,使操作更加简便。 项目背景 …...

Shell——流程控制语句(if、case、for、while等)
在 Shell 编程中,流程控制语句用于控制脚本的执行顺序和逻辑。这些语句包括 if、case、for、while 等,它们的使用可以使脚本实现更复杂的逻辑。以下是它们的详细说明和语法结构: 1. if 语句 if 语句用于条件判断,执行符合条件的…...

【redis的大key问题】
在使用 Redis 的过程中,如果未能及时发现并处理 Big keys(下文称为“大Key”),可能会导致服务性能下降、用户体验变差,甚至引发大面积故障。 本文将介绍大Key产生的原因、其可能引发的问题及如何快速找出大Key并将其优…...

HighPoint SSD7749M2:128TB NVMe 存储卡实现28 GB/s高速传输
HighPoint Technologies推出了一款全新的SSD7749M2 RAID卡,能够在标准的桌面工作站中安装多达16个M.2 SSD,实现高达128TB的闪存存储。该卡通过PCIe Gen4 x16接口提供高达28 GB/s的顺序读写性能。这些令人瞩目的性能规格伴随着高昂的价格标签。 #### 技术…...

ARM 裸机与 Linux 驱动对比及 Linux 内核入门
目录 ARM裸机代码和驱动的区别 Linux系统组成 内核五大功能 设备驱动分类 内核类型 驱动模块 驱动模块示例 Makefile配置 命令 编码辅助工具 内核中的打印函数 printk 函数 修改打印级别 编辑 打印级别含义 驱动多文件编译 示例 模块传递参数 命令行传递参数…...

0101DNS TCP fallback on UDP query timeout disabled-redission-中间件
文章目录 1.问题描述2.临时解决方案 结语 1.问题描述 Springcloud 项目,微服务模块使用redission,启动报错 DNS TCP fallback on UDP query timeout disabled. Upgrade Netty to 4.1.105 or higher.相关软件版本如下 软件版本描述springboot2.7.18spr…...

位运算
x1010 原码:000...1010 (一共32位) 反码:111...0101 (~x) 补码:111...0110 (反码1)(-x) 1、n 的二进制表示中第 k 位是几 #include<iost…...

MemFire Cloud是否真的可以取代后端
近年来,随着前端技术的迅速发展,前端工程师们越来越多地开始思考一个问题:“我还能不能不依赖后端?” 这种想法并非空穴来风,尤其是随着像MemFire Cloud这样的工具出现,它不仅能让开发者在没有后端的情况下…...

数据结构(邓俊辉)学习笔记】优先级队列 06——完全二叉堆:批量建堆
文章目录 1. 自上而下的上滤:算法2. 自上而下的上滤:效率3. 自下而上的下滤:算法4. 自下而上的下滤:实例5. 自下而上的下滤:效率 1. 自上而下的上滤:算法 在介绍过完全二叉堆标准的静态和动态操作接口之后…...

Java | Leetcode Java题解之第344题反转字符串
题目: 题解: class Solution {public void reverseString(char[] s) {int n s.length;for (int left 0, right n - 1; left < right; left, --right) {char tmp s[left];s[left] s[right];s[right] tmp;}} }...

定制开发AI智能名片O2O商城小程序:基于限量策略与个性化追求的营销创新
摘要:随着科技的飞速发展和消费者需求的日益多元化,传统商业模式正经历着前所未有的变革。在数字化转型的大潮中,定制开发AI智能名片O2O商城小程序作为一种新兴的商业模式,凭借其独特的个性化定制能力、高效的线上线下融合(O2O&am…...

Spring MVC Controller返回json日期格式配置失效的解决办法
如题,Spring MVC 4.3.0版本,配置jackson读写json。Controller层方法返回值对象包含java.util.Date类型的属性,并且在applicationContext.xml中配置了jackson的日期格式: <mvc:annotation-driven><mvc:message-converters…...

3.Default Constructor的构造操作
目录 1. 问题引入 2. 4种implicitly声明的default constructor 1. 问题引入 “default constructors......在需要的时候被编译产生出来”。关键词是“在需要的时候”,被谁需要,做什么事情?看看下面的代码,然后梳理下思路。 cl…...

CSS的:current伪类:精准定位当前活动元素
CSS(层叠样式表)是控制网页样式的核心语言。随着CSS4的提出,一系列新的选择器被引入,其中:current伪类便是这些新特性之一。:current伪类允许开发者选择当前处于活动状态的元素,这在创建动态和交互性网页时非常有用。本…...