头歌pytorch之优化第四关

### 完成头歌 PyTorch 优化第四关解决方案 #### 创建并激活GPU环境 为了确保能够顺利运行PyTorch项目,创建一个专门用于支持GPU加速的新虚拟环境是非常重要的。这一步骤可以防止不同库之间的冲突,并简化依赖管理。 ```bash conda create -n pytorch_gpu python=3.8 conda activate pytorch_gpu ``` 接着按照官方指南或其他可靠资源完成CUDA及相关驱动的安装[^2]。 #### 加载预训练模型与自定义分类器 对于迁移学习任务而言,加载一个已经在大规模数据集上预先训练好的卷积神经网络作为基础架构是常见做法之一。在此基础上替换掉最后一层全连接层以适应新的类别数目: ```python import torchvision.models as models from torch import nn model = models.resnet18(pretrained=True) for param in model.parameters(): param.requires_grad = False num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) ``` #### 准备目标域的数据集 考虑到目标任务可能缺乏足够的标注样本,在这种情况下可以通过半监督或无监督方法尝试解决这个问题。如果确实存在部分带标签的目标领域实例,则可以直接将其纳入到训练过程中;否则就需要探索其他策略如伪标记等技术来增强可用的信息量[^1]。 #### 微调过程中的注意事项 当涉及到实际调整参数时需要注意以下几点: - **冻结基底特征提取器**:除了新增加的最后一层外,其余各层应保持不动。 - **适当降低初始学习率**:因为此时只是希望对现有知识做细微修正而不是彻底改变它。 - **采用更少迭代次数的小批量梯度下降法**:这样有助于快速找到局部最优解而不至于过拟合于少量样例之上。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Finished Training') ```

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【Python爬虫避坑黄金法则】:23个生产环境血泪教训+17种高频报错的秒级定位方案(2024年最新版)

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氨气催化裂解模拟研究:COMSOL在不同压力温度下的应用

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