pytorch常用预训练模型下载网址

pytorch框架：常用模型的预训练参数

六大分类模型下载方式和使用方法：
Resnet
inception
Densenet
Alexnet
vggnet

Resnet:

model_urls = {
    
    
    'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
    'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth',
    'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
    'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth',
    'resnet152': 'https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth',
}

inception:

model_urls = {
    
    
    # Inception v3 ported from TensorFlow
    'inception_v3_google': 'https://download.pytorch.org/models/inception_v3_google-1a9a5a14.pth',
}

Densenet:

model_urls = {
    
    
    'densenet121': 'https://download.pytorch.org/models/densenet121-a639ec97.pth',
    'densenet169': 'https://download.pytorch.org/models/densenet169-b2777c0a.pth',
    'densenet201': 'https://download.pytorch.org/models/densenet201-c1103571.pth',
    'densenet161': 'https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth',
}



Alexnet:

model_urls = {
    
    
    'alexnet': 'https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth',
}

vggnet:

model_urls = {
    
    
    'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth',
    'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth',
    'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth',
    'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth',
    'vgg11_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11_bn-6002323d.pth',
    'vgg13_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth',
    'vgg16_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth',
    'vgg19_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19_bn-c79401a0.pth',
}

学习内容：测试实现预训练模型的使用，并牢记该方式-拿为己用

关键步骤讲述：

1. 默认已经安装好环境和pytorch框架，以及torchvision等需要的库。

2. import torchvision.models as models 所有成熟网络模型几乎都在里面

3. # 初始化模型 model = models.resnet18()此处应用ResNet18来分类。

4. 修改尾巴，毕竟你的输出不一定和原版（1000）一模一样。
   # 修改网络结构，将fc层1000个输出改为9个输出。
# 获取最后一层的输入特征层信息。 fc_input_feature = model.fc.in_features
# 取代原来输出层为新的nn。 model.fc = nn.Linear(fc_input_feature, 9)到这里，网络就构建好了。

5. 下载预训练参数，为己所用。# load除最后一层的预训练权重 pretrained_weight = torch.hub.load_state_dict_from_url( url='https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', progress=True)到这里，下载的是原版的1000分类的参数，我们需要删除不需要的尾巴，并训练自己的尾巴。del pretrained_weight['fc.weight']
del pretrained_weight['fc.bias']因为分类就是用的线性函数，包括权重w和偏移b,只需删除尾巴。

6. 最后，将剩下的模型参数load到我们的模型上即可。model.load_state_dict(pretrained_weight, strict=False)模型准备完毕，剩下的操作和所有训练方法一样。参见详细训练代码。

import os
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn
from torch import optim
import torchvision.models as models
import time

# use res18
# from resnet.resnetmini import ClassificModel as Model
from datasets.read_data_sleep import PlayPhoneData


def train(data_path=r"E:\Datasets\sleep_traindata"):
    # 设置超参数
    batch_size = 1  # 每次训练的数据量
    LR = 0.01  # 学习率
    STEP_SIZE = 5  # 控制学习率变化
    MAX_EPOCH = 20  # 总的训练次数
    num_print = 100  # 每n个batch打印一次

    playPhoneData = PlayPhoneData(data_path)

    # 利用dataloader加载数据集
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(playPhoneData, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)

    # 生成驱动器
    use_gpu = torch.cuda.is_available()
    if use_gpu:
        print('congratulation! You can use gpu to support acceleration')
    else:
        print('oppps, please use a small batch size')
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 初始化模型
    model = models.resnet18()
    # 修改网络结构，将fc层1000个输出改为9个输出
    fc_input_feature = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(fc_input_feature, 9)
    # load除最后一层的预训练权重
    pretrained_weight = torch.hub.load_state_dict_from_url(
        url='https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', progress=True)
    del pretrained_weight['fc.weight']
    del pretrained_weight['fc.bias']
    model.load_state_dict(pretrained_weight, strict=False)
    model.to(device)

    # net = Model(8).to(device)  # class_num=8分八类：睡岗(趴着睡，躺着睡，仰着睡，低头睡)，玩手机（俯视玩手机，平视玩手机，侧视玩手机），其他=[0，1，2，3，4，5，6，7]
    # net = Model(9).to(device)  # class_num=9分九类：睡岗(趴着睡，躺着睡，低头睡)，站立，半蹲，坐（背坐，正坐，侧坐），其他=[0，1，2，3，4，5，6，7，8]

    # 损失函数
    get_loss = nn.CrossEntropyLoss()  #交叉熵损失函数

    # SGD优化器  第一个参数是输入需要优化的参数,第二个是学习率，第三个是动量，大致就是借助上一次导数结果，加快收敛速度。
    '''
    这一行代码里面实际上包含了多种优化:
    一个是动量优化,增加了一个关于上一次迭代得到的系数的偏置，借助上一次的指导，减小梯度震荡，加快收敛速度
    一个是权重衰减，通过对权重增加一个(正则项),该正则项会使得迭代公式中的权重按照比例缩减，这么做的原因是，过拟合的表现一般为参数浮动大，使用小参数可以防止过拟合
    '''
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=LR, momentum=0.9, weight_decay=0.001)
    # optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learn_rate)

    # 动态调整学习率 StepLR 是等间隔调整学习率，每step_size 令lr=lr*gamma
    # 学习率衰减，随着训练的加深，目前的权重也越来越接近最优权重，原本的学习率会使得，loss上下震荡，逐步减小学习率能加快收敛速度。
    # scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=STEP_SIZE, gamma=0.5, last_epoch=-1)
    # Step:设置学习率下降策略
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
    loss_list = []
    start = time.time()
    for epoch in range(MAX_EPOCH):
        running_loss = 0.0
        # enumerate()是python自带的函数，用于迭代字典。参数1，是需要迭代的对象，第二参数是迭代的起始位置
        for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0):
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            outputs = model(inputs)  # 前向传播求出预测的值

            optimizer.zero_grad()  # 将梯度初始化为0
            loss = get_loss(outputs, labels.long())
            loss.backward()  # 反向传播求梯度
            optimizer.step()  # 更新所有参数

            running_loss += loss.item()  # loss是张量，访问值时需要使用item()
            loss_list.append(loss.item())

            if i % num_print == num_print - 1:  # 每num_print打印平均loss
                print('[%d epoch, %d] loss: %.6f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / num_print))
                running_loss = 0.0
        lr = optimizer.param_groups[0]['lr']  # 查看目前的学习率
        print('learn_rate : %.5f' % lr)
        scheduler.step()  # 根据迭代epoch更新学习率

    end = time.time()
    print('time:{}'.format(end - start))

    torch.save(model, f'E:/model/playphone+sleepthepose/model_resnetmini_睡岗9分类{end}.pth')


if __name__ == "__main__":
    train()

训练情况：

......
[3 epoch, 500] loss: 2.186424
[3 epoch, 600] loss: 2.192622
[3 epoch, 700] loss: 2.165229
[3 epoch, 800] loss: 2.125184
[3 epoch, 900] loss: 2.185377
learn_rate : 0.01000
[4 epoch, 100] loss: 2.138786
[4 epoch, 200] loss: 2.177925
[4 epoch, 300] loss: 2.103718
......

备注：代码只是讲解工具，并非可以运行的实例，因为里面的数据集需要有并自己写数据集的代码。

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学习内容：进阶应用方法

直接拿来用固然不错，但自己分装一遍再用，显得更加标准，有水平。
比如封装如下:

class ResNet18forClassify(nn.Module):
    def __init__(self, phase="train"):
        super(ResNet18forClassify, self).__init__()
        self.phase = phase
        self.net = models.resnet18()
        fc_input_feature = self.net.fc.in_features
        self.net.fc = nn.Linear(fc_input_feature, 9)
        pretrained_weight = torch.hub.load_state_dict_from_url(
            url='https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', progress=True)
        del pretrained_weight['fc.weight']
        del pretrained_weight['fc.bias']
        self.net.load_state_dict(pretrained_weight, strict=False)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, input_img):
        out = self.net(input_img)
        if self.phase == "test":
            return self.softmax(out)

        return out

备注：封装成自己的网络模型，更加方便。
其中,if self.phase == "test": return self.softmax(out)，分类时训练输出的是类别标签与实际标签做损失计算；测试时，预测结果由激活函数转换为–类型和该类型可能性概率。输出可能是该类别的概率值。

参考文献：

1.https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
2.环境搭建：NVIDIA+CUDA+cudaNN的配置与Anaconda虚拟环境的搭建–深度学习第一步
3.Parallax:常用预训练模型下载地址

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