# 使用PyTorch加载EfficientNet预训练模型
EfficientNet是一种先进的卷积神经网络架构，它通过复合缩放策略，在保持高准确率的同时极大地提高了模型的效率。借助PyTorch库，我们可以轻松加载和微调预训练的EfficientNet模型来处理自己的数据集。
## 安装所需的库
在开始之前，我们需要确保安装了`torch`和`torchvision`库。如果尚未安装，可
原创
2024-09-29 05:55:12
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以往的大多数教程都是数年前的Faster RCNN源码，因为旧环境和现有环境的不同，导致环境配置方面出现一系列问题。特别是利用setup.py或者make.sh配置所需的环境时，遇到并解决一个又一个的问题，遗憾的是，失败总是贯彻全局。解决方案：找到近年的Faster RCNN源码，观察是否需要setup.py，作为一个Lucky Boy，在此分享我的操作流程。 源码编写的非常棒！里面也详
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2023-12-06 20:35:02
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文章目录一、概述二、代码编写1. 数据处理2. 准备配置文件3. 自定义DataSet和DataLoader4. 构建模型5. 训练模型6. 编写预测模块三、效果展示四、源码地址 一、概述?本项目使用Pytroch，并基于ResNet50模型，实现了对天气图片的识别，过程详细，十分适合基础阶段的同学阅读。项目目录结构：核心步骤：数据处理准备配置文件构建自定义DataSet及Dataloader
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2024-01-29 00:53:09
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一、为什么需要使用预训练模型？当可用的数据集较少时，我们从头开始训练的自己的卷积神经网络，想要将模型的精度会十分困难，如果我们想要进一步提高精度，因此下一步我们需要使用预训练的模型。想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络----python深度学习二、什么是预训练模型？顾名思义，预训练模型就是之前训练好的模型。预训练模型是一个训练并保存好的模型，之前在大型数据
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2023-07-20 14:18:38
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# PyTorch使用EfficientNet加预训练权重
在深度学习中，模型的选择以及权重的初始化对最终结果的影响极为重要。EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它在多种图像分类任务中表现出色。本篇文章将介绍如何在PyTorch中使用EfficientNet，并利用预训练权重来加速模型的训练和提高分类精度。
## 什么是EfficientNet？
EfficientNet是
文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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EfficientNet算法笔记论文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/effic
PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品，可以直接在 nn.Module 上运行，无需修改源代码。上篇文章中，我们介绍了 torch
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2024-01-11 21:57:32
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定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
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2024-06-03 15:12:59
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2024-01-24 23:23:47
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1. 确定使用正确的Python版本(Python2/Python3)以及实现版本运行时环境(解释器)(CPython/Jython/IronPython/Pypy),建议使用Python3
2. 应严格按照PEP8的代码规范编写代码，使用同一套风格以便于协同开发项目以及后期维护工作
3. 确定不同情况下，Python3使用bytes(8位字节编码)、str(Unicode编码)类型，
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2024-09-14 08:21:16
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在深度学习领域，EfficientNet因其在图像分类任务中的卓越表现而备受关注。利用PyTorch实现EfficientNet不仅可以提升模型的性能，还能显著缩短开发时间。本文将系统性地探讨如何在PyTorch中高效地使用EfficientNet，包括性能分析、特性拆解、实际应用和深入的理论分析。
## 背景定位
在现代计算机视觉任务中，模型的复杂度和计算效率通常是平
目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
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2024-07-17 20:56:40
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模型训练的开发过程可以看作是一套完整的生产流程，这些环节包括: 数据读取、网络设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等，TorchVision是一个和PyTorch配合使用的Python包，包含很多图像处理工具PyTorch中的数据读取模型训练开始的第一步就是数据读取，PyTorch提供了十分方便的数据读取机制，使用Dataset类与DataLoader的组合来得到数据迭代器。在训练或预
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2024-05-08 10:07:12
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目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
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2023-08-08 14:53:00
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文章目录前言一、模型训练流程二、加载数据集三、定义模型四、模型训练&测试五、整体流程以下是训练的整体流程前言就本人在学习深度学习的过程中，记录并分享基于pytorch框架的一个深度学习神经网络的分类训练的模板；文末有源码。一、模型训练流程加载数据集数据预处理特征工程 （如果你需要有这个步骤？）模型训练模型评估二、加载数据集使用pytorch下的dataset类，其中分为两种形式：加载官方
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2023-10-16 19:58:24
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Pytorch学习第四部分：pytorch进阶训练技巧Let's go !一、U-Net模块回顾1.1 模块代码2.2 搭建过程二、Carvana数据集，实现一个基本的U-Net训练过程三、优雅地训练模型3.1 自定义损失函数3.1.1 使用torch.nn自带的损失函数3.1.2 使用自定义的损失函数3.2 动态调整学习率3.3 模型微调3.4 半精度训练3.4.1 pytorch精度测试3.
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2024-07-29 11:11:40
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1、加载预训练模型调用网上的预训练参数：如果在下载文件夹里没有相应的预训练模型参数文件(.pth)，则会直接从网上下载。import torchvision.models as models
#resnet
model = models.ResNet(pretrained=True)
model = models.resnet18(pretrained=True)
model = models
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2023-08-30 15:04:10
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Pytorch应用训练好的模型1.保存训练好的模型：torch.save方法2.加载之前保存的模型：torch.load方法3.对于分类问题的补充4.CPU训练完整代码5.GPU训练方法一6.GPU训练方法二7.GPU训练过程的细节优化8.验证模型 1.保存训练好的模型：torch.save方法保存训练好的模型有两种方式，第一种保存模型结构且保存模型参数，第一种方式存在一种陷阱，也就是每次加载模
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2023-07-16 14:45:26
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