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ResNet 是深度学习领域中常用的 卷积神经网络_模型，它在 _训练_大规模图像 _数据集_时表现出色，特别是在解决多标签图像分类 _问题_方面。 _PyTorch 是一个基于 Python 语言的机器学习库，它可以实现各种深度学习算法，包括 ResNet。 训练_多标签图像 _数据集_需要准备一个包含多个标签的 _数据集，并将标签分别赋予相应的图片。在 PyTorch 中，可以使用 DataLoader 来读取 数据集，并使用 torchvision 库来实现 ResNet 模型。 首先，导入必要的库和模块后，可以使用 torchvision.datasets.ImageFolder() 方法来创建一个包含多标签图片的 数据集。ImageFolder() 方法需要指定 数据集_的路径和转换图像的类型。在这里，可以将图像转换为 Tensor，并进行标准化处理以便更好地 _训练_模型。 然后，可以创建一个 DataLoader 对象来读取 _数据集_中的图片。DataLoader() 方法需要指定批次大小、 _数据集、是否随机读取数据等参数。 接下来，可以使用 torchvision.models. resnet_50() 方法来创建一个 _ResNet 模型。 ResNet_50 是一个 50 层的 _ResNet 模型，可以通过修改参数来实现不同层数的模型。 在 _训练_模型之前，需要先定义损失函数和优化器。在多标签图像分类 _问题_中，可以使用 BCEWithLogitsLoss() 方法作为损失函数，它可以计算多个标签的损失值，并将它们加在一起作为最终的损失值。同时，可以选择 Adam() 方法作为优化器，它是一种自适应学习率的优化方法。 最后，可以开始 _训练_模型。首先，将模型参数转移到 GPU 上以便更快地计算。然后，使用一个循环来遍历整个 _数据集_并 _训练_模型。在每一次循环中，将图像送入模型中计算得到 _预测_结果，并根据 _预测_结果和实际标签值计算损失值。之后，使用 optimizer.step() 方法来更新模型权重。最后，使用 torch.no_grad() 方法来 _预测_测试集中的样本，并计算模型的准确率。 在 _训练_模型过程中，可以选择保存模型的 checkpoint，以便在程序中断或重新启动时可以继续 _训练_模型。可以使用 torch.save() 方法来保存模型的 checkpoint，并使用 torch.load() 方法来加载 checkpoint。](https://wenku.csdn.net/answer/49ac34daee9f11ed9e3dfa163eeb3507)
Original: https://blog.csdn.net/qq_43215597/article/details/123757602
Author: 小馨馨的小翟
Title: 手撕Resnet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
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