【pytorch】使用迁移学习（resnet18）训练mnist数据集

预备知识

自己搭建cnn模型训练mnist（不使用迁移学习）

https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/109565625

pytorch官方的迁移学习教程（蚂蚁、蜜蜂分类）

https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/109950786

学习目标

今天我们尝试在pytorch中使用迁移学习来训练mnist数据集。

如何迁移

预训练模型

迁移学习需要选择一个预训练模型，我们这个任务也不是特别大，选择resnet18就行了。

数据预处理

resnet18输入的CHW是(3, 224, 224)

mnist数据集中单张图片CHW是(1, 28, 28)

所以我们需要对mnist数据集做一下预处理：
在这里插入图片描述

# 预处理
my_transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.Grayscale(3),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,0.1307,0.1307), (0.3081,0.3081,0.3081)),
    ])
# 训练集
train_file = datasets.MNIST(
    root='./dataset/',
    train=True,
    transform=my_transform
)
# 测试集
test_file = datasets.MNIST(
    root='./dataset/',
    train=False,
    transform=my_transform
)

pytorch中数据增强和图像处理的教程（torchvision.transforms）可以看我的这篇文章

改全连接层

resnet18是在imagenet上训练的，输出特征数是1000；而对于mnist来说，需要分10类，因此要改一下全连接层的输出。

model = models.resnet18(pretrained=True)
in_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(in_features, 10)

调整学习率

之前设置的Adam的学习率是1e-3，现在使用了迁移学习，所以学习率调小一点，改为1e-4。

训练结果

resnet18相较于普通的一两层卷积网络来说已经比较深了，并且mnsit数据集还是挺大的，总共有7万张图片。为了节省时间，我们使用7张GeForce GTX 1080 Ti来训练：

数据并行（DataParallel）

EPOCH: 01/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0266 ACC: 0.9940 VAL-LOSS: 0.0246 VAL-ACC: 0.9938 TOTAL-TIME: 102
EPOCH: 02/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0141 ACC: 0.9973 VAL-LOSS: 0.0177 VAL-ACC: 0.9948 TOTAL-TIME: 80
EPOCH: 03/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0067 ACC: 0.9990 VAL-LOSS: 0.0147 VAL-ACC: 0.9958 TOTAL-TIME: 80
EPOCH: 04/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0042 ACC: 0.9995 VAL-LOSS: 0.0151 VAL-ACC: 0.9948 TOTAL-TIME: 80
EPOCH: 05/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0029 ACC: 0.9997 VAL-LOSS: 0.0143 VAL-ACC: 0.9955 TOTAL-TIME: 80
EPOCH: 06/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0019 ACC: 0.9999 VAL-LOSS: 0.0133 VAL-ACC: 0.9962 TOTAL-TIME: 80
EPOCH: 07/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0013 ACC: 1.0000 VAL-LOSS: 0.0132 VAL-ACC: 0.9963 TOTAL-TIME: 80
EPOCH: 08/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0008 ACC: 1.0000 VAL-LOSS: 0.0132 VAL-ACC: 0.9963 TOTAL-TIME: 79
EPOCH: 09/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0006 ACC: 1.0000 VAL-LOSS: 0.0122 VAL-ACC: 0.9962 TOTAL-TIME: 79
EPOCH: 10/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0005 ACC: 1.0000 VAL-LOSS: 0.0131 VAL-ACC: 0.9959 TOTAL-TIME: 79
| BEST-MODEL | EPOCH: 07/10 STEP: 67/67 LOSS: 0.0013 ACC: 1.0000 VAL-LOSS: 0.0132 VAL-ACC: 0.9963

训练10轮，最佳的模型出现在第7轮，最大准确率是0.9963。在这篇文章中，我们自己搭了两层的卷积，也训练了10轮，最大准确率是0.9923。准确率提高了0.0040，我们要知道测试集共有1万张图片，也就是多预测对了40张图片，已经提升很高。当然，因为网络变深了，所以训练花费的时间也就增加了。

引用参考