Pytorch猴痘病识别

news2024/11/5 20:55:34
Pytorch猴痘病识别
  • 🍨 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

 设定GPU

  

 导入数据

  

 划分数据集

  

二、构建简单的CNN网络  

三、训练模型

  

 

 编写测试函数

  

 正式训练

  

四、结果可视化

 Loss与Accuracy图

  

 指定图片进行预测

  

五、保存

  

六、总结

一、前期准备

  1. 设置GPU

    • 确保你有适当的环境配置以利用GPU(如CUDA和cuDNN)。
    • 验证CUDA设备是否可用,以确保代码能够高效运行在GPU上。
  2. 导入数据

    • 确保数据路径正确,且数据格式和内容符合预期。
    • 处理任何缺失值或异常数值,以免影响模型训练。
    • 考虑数据增强技术以增加训练样本的多样性,减少过拟合。
  3. 划分数据集

    • 按照合理的比例划分数据集(如80%训练集,10%验证集,10%测试集)。
    • 确保数据划分的随机性和多样性,避免样本偏差。
    • 在划分后,检查各个数据集的标签分布,以确保均衡。

二、构建简单的CNN网络

  • 确保模型架构合理,包含适当的卷积层、激活函数和池化层。
  • 考虑使用正则化技术(如Dropout)减少过拟合。
  • 了解Batch Normalization的用途,以及适合使用的位置。

三、训练模型

  1. 设置超参数

    • 选择合适的学习率,使用学习率调度器以动态地调整学习率。
    • 决定批量大小(Batch Size)时,要兼顾计算效率和内存消耗。
    • 确定训练周期(Epochs),并考虑早停策略来防止过拟合。
  2. 编写训练函数

    • 确保计算损失和梯度的方式正确。
    • 实现训练过程中监控模型性能,以及保存最佳模型状态。
    • 设计优雅的日志记录系统,以便轻松追踪训练过程中的参数。
  3. 编写测试函数

    • 确保测试数据在测试阶段保持完全不见(unseen)以验证模型推广能力。
    • 计算各类评估指标(如准确率、召回率等)以全面评估模型性能。
  4. 正式训练

    • 使用训练集进行模型训练,定期在验证集上评估。
    • 监控训练过程中的Loss和Accuracy变化,识别潜在过拟合情况。
    • 保存定期检查点,以防中断训练导致的损失。

四、结果可视化

  1. Loss与Accuracy图

    • 使用可视化工具(如Matplotlib)绘制Loss与Accuracy曲线,以便可视化模型的收敛情况。
    • 在图中标注关键点(如最佳训练轮次),方便于分析。
  2. 指定图片进行预测

    • 确保预测函数简洁明了,包括对输入数据进行相应预处理。
    • 结果的展示上,要提供清晰的标签和置信度,以帮助用户理解预测结果。

五、保存并加载模型

  • 保存整个模型(结构和权重),确保可以在需要时进行加载。
  • 关注模型的版本管理,确保对不同模型版本的清晰识别。
  • 测试模型加载后是否正常工作,确保没有影响推理时的性能。

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