【源码】基于PyTorch的图像分类训练项目

项目简介

本项目基于PyTorch框架开发，是一个用于图像分类训练的系统。涵盖了数据预处理、模型定义、训练循环、验证以及模型保存等关键步骤。用户能够通过命令行参数对训练过程进行灵活配置，包括模型配置、训练周期数、验证周期等。

项目的主要特性和功能

1. 命令行参数配置：可通过命令行参数获取模型类型、数据路径、训练周期数等配置信息。
2. 数据加载和处理：借助PyTorch的DataLoader加载数据集，并进行随机裁剪、归一化等预处理操作。
3. 模型定义：提供多种模型选择，例如ResNet系列，可根据用户选择初始化模型。
4. 训练循环：执行模型训练，包含前向传播、损失计算、反向传播、优化器更新等步骤，同时具备学习率调整逻辑。
5. 验证：每个epoch结束后进行模型验证，计算验证集的损失和准确率。
6. 模型保存：依据验证结果保存模型，当验证准确率高于特定阈值或达到指定保存点时，保存模型。

安装使用步骤

安装依赖

1. 安装PyTorch框架。
2. 安装tqdm等其他依赖库（用于进度条显示）。

使用方法

1. 已下载项目的源码文件。
2. 根据项目需求修改配置文件，或直接在命令行中指定参数。
3. 运行train.py脚本，开始训练。

命令行参数说明

• -config：指定配置文件路径。
• -time_exp_start：实验开始时间，用于生成模型保存路径。
• -train_dir和-val_dir：训练和验证数据的目录。
• -epochs：训练周期数。
• -save_station：模型保存点，每多少个epoch保存一次模型。
• -num_workers：数据加载的子进程数。
• -is_mps和-is_cuda：是否使用特定的硬件或计算资源。
• -batch_size和-test_batch_size：训练和验证的批次大小。
• -lr：学习率。
• 其他参数如-model、-num_classes、-data_mean和-data_std等，用于指定模型类型、类别数、数据均值和标准差等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】