CIFAR-100数据集上基于Vision Transformer 实现图片分类
你好,请问一下这个项目的数据集下载在那个路径?
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
要解决这个问题,首先我们需要了解如何从零开始实现一个基于 Vision Transformer 的图像分类任务,并将它应用于 CIFAR-100 数据集。
步骤 1: 获取数据集
为了开始构建模型,我们首先需要从 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 下载 CIFAR-100 数据集。这包括训练集(
train_100.npz
)和测试集(test_100.npz
)。确保你有一个 Python 环境,例如 Anaconda 或者 Jupyter Notebook。步骤 2: 加载数据
接下来,我们可以使用 NumPy 来加载这些文件中的数据。
import numpy as np # 加载训练数据 train_data = np.load('path/to/train_100.npz') # 加载测试数据 test_data = np.load('path/to/test_100.npz')
步骤 3: 准备数据
对于视觉识别任务,我们将使用
torchvision
库进行预处理。首先,我们需要定义一些函数来读取、归一化和分批次地处理数据。from torchvision import transforms, datasets transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载训练数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train), batch_size=64, shuffle=True) # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test), batch_size=64, shuffle=True)
步骤 4: 构建模型
在这里,我们将使用 Vision Transformer(ViT)作为模型基础。ViT 是一种用于图像分类的强大架构,由 Google 在其论文《An Image is Worth 16x16 Pixels》中提出。
class ViT(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ViT, self).__init__() self.transformer = nn.Transformer(d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6) self.fc = nn.Linear(768, num_classes) def forward(self, x): out = self.transformer(x) out = self.fc(out[:, 0, :]) return out
步骤 5: 训练模型
现在可以开始训练模型了。这里我们使用 PyTorch 的
torch.optim.Adam
进行优化,以及适当的损失函数和评估指标。def train(model, device, data_loader, optimizer, criterion): model.train() for images, labels in data_loader: images, labels = images.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): train(model, device, train_loader, optimizer, criterion)
步骤 6: 测试模型
完成后,我们可以在验证集上测试模型性能。
def test(model, device, data_loader): model.eval() correct, total = 0, 0 with torch.no_grad(): for images, labels in data_loader: images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Accuracy of the network on the {total} test images: {accuracy:.2f}%') test(model, device, test_loader)
结束语
以上步骤提供了基本的指导,你可以根据实际情况调整参数和设置,以便在实际环境中部署模型。此外,由于这是一个非常复杂的任务,可能还需要考虑更多的细节,比如网络结构的选择、数据增强策略等。
如果你有具体的编程需求或者有任何技术问题,随时欢迎提问!
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