Python案例实战《水果识别模型训练及调用》

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《精品项目实战》

1、效果图

2、模型训练关键步骤

该程序实现了一个基于 PyTorch 的水果识别模型训练流程，包含了数据预处理、模型训练、验证、模型保存等关键步骤，并且提供了详细的结果输出以便监控训练进展。

（1）导入必要的库

• PyTorch 和 TorchVision：用于构建和训练模型，进行图像数据加载和预处理。
• CustomNet：导入自定义的神经网络模型。

（2）数据预处理

使用 torchvision.transforms 对图像数据进行一系列增强和转换：

• 随机垂直翻转：增加图像的多样性。
• 随机灰度处理：模拟图像在不同光照下的效果。
• 随机旋转：随机旋转图像，增加模型的旋转不变性。
• 随机裁剪和缩放：裁剪并调整图像大小，模拟不同尺寸的物体。
• 颜色增强：包括亮度、对比度、饱和度和色调的随机调整。
• 转换为张量并标准化：将图像转换为张量并进行标准化，以适配预训练模型的输入要求。

（3）数据集加载与划分

• 使用 ImageFolder 加载数据集，其中图像按照文件夹名称进行分类。
• 根据 80% 训练集和 20% 验证集的比例划分数据集。
• 使用 DataLoader 创建训练集和验证集的批处理加载器。

（4）构建模型

• 实例化自定义的神经网络模型 CustomNet，该模型用于分类任务。

（5）配置训练参数

• 设备选择：自动选择 GPU 或 CPU 进行训练。
• 损失函数：使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。
• 优化器：使用随机梯度下降优化器（SGD），学习率为 0.01，动量为 0.9。
• 训练周期：设置训练的总轮数为 15。

（6）模型训练与验证

训练过程：

• 使用 train() 模式进行训练，遍历训练数据集中的每个批次。
• 对每个批次进行前向传播、计算损失、反向传播并更新参数。
• 记录每个批次的损失值，用于后续计算平均损失。

验证过程：

• 使用 eval() 模式进行验证，遍历验证数据集。
• 对每个批次进行前向传播并预测标签，计算准确率。
• 记录每个批次的准确率，用于后续计算平均准确率。

（7）模型保存

• 每个周期结束后，如果当前模型的准确率超过之前的最佳准确率，则保存当前的模型。
• 保存的模型文件名为 fruit.pth。

（8）输出结果

• 在每个训练周期结束时，输出当前周期的损失和准确率。
• 如果模型表现更好，则更新最佳准确率并保存模型。

3、源码下载

https://download.csdn.net/download/xch_yang/90778343

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