一個完整的pytorch預(yù)訓(xùn)練實現(xiàn)圖像分類，模型融合
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個號???
機器學(xué)習(xí)AI算法工程?? 公眾號：datayx
利用pytorch實現(xiàn)圖像分類，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet, resnet等圖像分類網(wǎng)絡(luò)，可以根據(jù)需要再行利用torchvision擴展其他的分類算法
實現(xiàn)功能
基礎(chǔ)功能利用pytorch實現(xiàn)圖像分類
包含帶有warmup的cosine學(xué)習(xí)率調(diào)整
warmup的step學(xué)習(xí)率優(yōu)調(diào)整
多模型融合預(yù)測，加權(quán)與投票融合
利用flask實現(xiàn)模型云端api部署
使用tta測試時增強進行預(yù)測
添加label smooth的pytorch實現(xiàn)（標(biāo)簽平滑）
添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分類器進行分類。
更新添加了模型蒸餾的的訓(xùn)練方法
添加中間層可視化
更新模型部署(采用flask+Redis的方法)
c++ libtorch進行模型部署的簡單demo
代碼運行教程? 獲取：
關(guān)注微信公眾號 datayx ?然后回復(fù)??圖像分類? 即可獲取。
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運行環(huán)境
python3.7
pytorch 1.1
torchvision 0.3.0
代碼倉庫的使用
數(shù)據(jù)集形式
原始數(shù)據(jù)集存儲形式為，同個類別的圖像存儲在同一個文件夾下，所有類別的圖像存儲在一個主文件夾data下。
利用preprocess.py將數(shù)據(jù)集格式進行轉(zhuǎn)換（個人習(xí)慣這種數(shù)據(jù)集的方式）
python ./data/preprocess.py
轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集為，將訓(xùn)練集的路徑與類別存儲在train.txt文件中，測試機存儲在val.txt中. 其中txt文件中的內(nèi)容為
模型介紹
倉庫中模型densenet，mobilenet,resnext 模型來自于torchvision
訓(xùn)練
在
cfg.py中修改合適的參數(shù)，并在train.py中選擇合適的模型
預(yù)測
在cfg.py中TRAINED_MODEL參數(shù)修改為指定的權(quán)重文件存儲位置,在predict文件中可以選定是否使用tta
python predict.py
當(dāng)訓(xùn)練完成多模型之后生成多個txt文件之后，利用
ensamble文件夾中的kaggle_vote.py進行投票融合或者加權(quán)投票融合。
將每個模型生成的csv文件，移動到ensamble/samples/然后將每個文件命名為method1.py,method2.py. 然后運行如下命令進行投票融合
python ./kaggle_vote.py "./samples/method*.csv" "./samples/vote.csv"
cnn + svm
代碼存在于cnn_ml.py中, 利用訓(xùn)練好的cnn特征提取器，將得到的特征保存為pkl文件，然后訓(xùn)練svm分類器， 并將分類器模型保存，然后讀取預(yù)測
主要需要修改的就是根據(jù)不同模型的輸出特征向量的大小在cnn_ml.py中修改NB_features對應(yīng)的大小
flask云端部署
將訓(xùn)練存儲好的權(quán)重文件，存儲在flask_deployment文件夾中
然后修改server.py中路徑運行即可 利用client.py進行調(diào)用
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