cnn训练自己数据集

Question

我想问一下在pytorch里面我用了一个训练cifar10的cnn模型想换成自己从kaggle上下载的手势模型该怎么办啊，后面还要训练rnn还有lstm

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

您好！根据您的描述，您想要替换您在PyTorch中的CIFAR-10卷积神经网络模型为您从Kaggle上下载的手势模型，并接着进行RNN和LSTM的训练。 首先，您需要下载您从Kaggle上获得的手势模型的代码或模型文件。如果您下载的是代码，则需要阅读代码并了解其整体结构，以便可以将其与您的代码进行整合。如果您下载的是模型文件，则需要确定模型文件的格式并导入它们。对于PyTorch模型来说，常见的是扩展名为“.pt”或“.pth”。 接下来，您需要在PyTorch代码中将原始CIFAR-10模型替换为手势模型。有几种方法可以实现这一点，但最简单的方法是创建一个新的网络类并使用手势模型代码或文件定义它。例如，假设从Kaggle下载的手势模型的模型文件名为“gesture_model.pth”，您可以使用以下代码示例加载它：

import torch
import torchvision.models as models
class GestureModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GestureModel, self).__init__()
        self.model = torch.load("gesture_model.pth")
        
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

上面的代码创建了一个名为GestureModel的新网络类，该类加载了手势模型文件“gesture_model.pth”。在forward()函数中，输入数据通过手势模型并返回输出。现在，您可以使用GestureModel替换原来的CIFAR-10模型并继续进行RNN和LSTM的训练。 最后，请注意，根据您的具体情况，还可能需要进行其他修改。例如，手势模型可能需要与RNN或LSTM结合使用，或者可能需要随机初始化权重来启动训练过程。这些修改将依据您所选择的新手势模型的特定硬件和软件要求而有所不同。