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公司网站建设内容,拓者设计吧app下载,免费网站自动跳转,域名被墙检测ResNet18性别分类实战#xff1a;预置数据集镜像#xff0c;10分钟出结果 1. 为什么选择ResNet18做性别分类#xff1f; 当你开发社交APP时#xff0c;用户头像的性别识别是个基础但重要的功能。传统方法需要手动提取特征#xff08;如发型、五官#xff09;#xff0…ResNet18性别分类实战预置数据集镜像10分钟出结果1. 为什么选择ResNet18做性别分类当你开发社交APP时用户头像的性别识别是个基础但重要的功能。传统方法需要手动提取特征如发型、五官而深度学习可以自动学习这些特征。ResNet18作为经典的图像分类模型有三大优势轻量高效18层网络结构在保持精度的同时比更深网络更快预训练优势使用ImageNet预训练权重只需微调即可适应新任务硬件友好单个GPU就能快速训练适合中小规模数据实测在性别分类任务上用预置镜像预训练模型10分钟就能得到可用结果。下面我会带你完整走通这个流程。2. 环境准备一键启动镜像使用CSDN星图镜像广场的PyTorchResNet预置镜像已经包含PyTorch 1.12 CUDA 11.6ResNet18预训练模型示例数据集含男女各500张人脸图常用图像处理库OpenCV, PIL等启动步骤# 拉取镜像如果平台支持 docker pull csdn/pytorch-resnet:1.12-cuda11.6 # 启动容器根据平台调整参数 docker run -it --gpus all -p 8888:8888 csdn/pytorch-resnet:1.12-cuda11.6 提示如果使用CSDN算力平台可以直接选择该镜像一键部署无需手动输入命令3. 数据预处理实战预置数据集已放在/data/gender_classification目录结构如下gender_classification/ ├── train/ │ ├── male/ # 400张男性图片 │ └── female/ # 400张女性图片 └── val/ ├── male/ # 100张男性图片 └── female/ # 100张女性图片数据预处理代码保存为preprocess.pyimport torch from torchvision import transforms, datasets # 定义数据增强 train_transform transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.RandomCrop(224), # ResNet的标准输入尺寸 transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) val_transform transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载数据集 train_data datasets.ImageFolder( /data/gender_classification/train, transformtrain_transform ) val_data datasets.ImageFolder( /data/gender_classification/val, transformval_transform ) # 创建数据加载器 batch_size 32 train_loader torch.utils.data.DataLoader( train_data, batch_sizebatch_size, shuffleTrue ) val_loader torch.utils.data.DataLoader( val_data, batch_sizebatch_size )4. 模型训练10分钟出结果使用迁移学习微调ResNet18import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import models # 加载预训练模型 model models.resnet18(pretrainedTrue) # 修改最后一层原始是1000类我们改为2类 num_features model.fc.in_features model.fc nn.Linear(num_features, 2) # 转移到GPU device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu) model model.to(device) # 定义损失函数和优化器 criterion nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.001, momentum0.9) # 训练函数 def train_model(model, criterion, optimizer, num_epochs5): for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss 0.0 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs model(inputs) loss criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss loss.item() # 每个epoch验证一次 model.eval() correct 0 total 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in val_loader: inputs, labels inputs.to(device), labels.to(device) outputs model(inputs) _, predicted torch.max(outputs.data, 1) total labels.size(0) correct (predicted labels).sum().item() print(fEpoch {epoch1}/{num_epochs}, Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}, Val Acc: {100*correct/total:.2f}%) # 开始训练5个epoch约10分钟 train_model(model, criterion, optimizer)典型输出Epoch 1/5, Loss: 0.4214, Val Acc: 89.50% Epoch 2/5, Loss: 0.2103, Val Acc: 92.00% Epoch 3/5, Loss: 0.1538, Val Acc: 93.50% Epoch 4/5, Loss: 0.1221, Val Acc: 94.00% Epoch 5/5, Loss: 0.0987, Val Acc: 95.50%5. 模型保存与使用训练完成后保存模型torch.save(model.state_dict(), gender_classifier.pth)实际应用时加载模型# 加载保存的模型 model models.resnet18(pretrainedFalse) model.fc nn.Linear(model.fc.in_features, 2) model.load_state_dict(torch.load(gender_classifier.pth)) model model.to(device) model.eval() # 预测单张图片 def predict_image(image_path): image Image.open(image_path) image val_transform(image).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): output model(image) _, predicted torch.max(output, 1) return male if predicted.item() 0 else female # 示例使用 print(predict_image(test.jpg)) # 输出 male 或 female6. 常见问题与优化问题1验证准确率波动大可能原因学习率过高解决方案尝试减小学习率如lr0.0001或使用学习率调度器问题2过拟合训练准确率高但验证准确率低解决方案增加数据增强如随机旋转、颜色抖动添加Dropout层减少训练epoch数性能优化批量预测一次处理多张图片调整batch_size使用TorchScript导出模型加速推理example torch.rand(1, 3, 224, 224).to(device) traced_script_module torch.jit.trace(model, example) traced_script_module.save(gender_classifier_script.pt)7. 总结通过本教程你已经掌握了使用预置镜像快速搭建ResNet18训练环境加载并预处理性别分类数据集用迁移学习在10分钟内训练出可用模型模型保存与部署的完整流程关键要点预训练模型能大幅减少训练时间和数据需求适当的数据增强能有效提升模型泛化能力批量处理和模型导出可以优化生产环境性能现在就可以用这个方案为你的社交APP添加性别识别功能了获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。