VGG16-Pytorch实现人脸识别

VGG16-Pytorch实现人脸识别
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊
电脑系统：Windows11

显卡型号：NVIDIA Quadro P620

语言环境：python 3.9.7

编译器：jupyter notebook

深度学习环境：2.17.0

一、 前期准备

1. 设置GPU

2. 导入数据

3. 划分数据集

二、调用官方的VGG-16模型

三、 训练模型

1. 编写训练函数

2. 编写测试函数

3. 设置动态学习率

4. 正式训练

四、 结果可视化

1. Loss与Accuracy图

2. 指定图片进行预测

3. 模型评估

五、总结

一、前期准备

1. 设置GPU

在深度学习训练过程中，使用GPU可以显著加快计算速度。在准备工作中，首先需要检查计算机是否具备CUDA支持的GPU，并将深度学习任务指定为在GPU上运行。如果没有可用的GPU，则应回退到CPU。通过设置相应的设备配置，可以确保后续的模型训练和推理都在正确的硬件上进行。

2. 导入数据

数据导入是模型训练中的关键步骤。根据项目需求，可以使用像ImageFolder这样的工具来读取数据集，特别是对于图像分类任务。通过数据变换（例如调整图片大小、数据增强和标准化等技术）来预处理图像数据，确保它们符合所用模型的输入格式。这些预处理步骤有助于提高模型的泛化能力。

3. 划分数据集

训练数据集通常会被划分成训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整超参数，而测试集用于评估最终模型的性能。一般来说，训练集中占比最大，不同的数据集划分可以确保模型在未见过的数据上具有良好的表现。

二、调用官方的VGG-16模型

在模型训练开始之前，通常会使用预训练的模型以加速学习过程并提高准确性。通过调用PyTorch库中的VGG-16模型，可以加载其预训练权重并对模型的最后层进行调整，以适应特定的分类任务。VGG-16模型以其深层次的结构和较好的图片特征提取能力，是广泛应用于图像分类和特征学习的经典模型。

三、训练模型

1. 编写训练函数

训练函数负责执行模型的训练循环，包括正向传播、损失计算、反向传播和权重更新。该函数将迭代多个批次的数据，通过优化算法（如SGD或Adam）不断调整模型参数，并记录每个epoch的平均损失，以此监控训练过程中的学习情况。

2. 编写测试函数

测试函数用于在验证集和测试集上评估模型的性能。它将执行类似于训练过程的正向传播步骤，但不进行梯度计算或参数更新。通过计算准确率、召回率等性能指标，可以直观地判断模型在未见数据上的表现。

3. 设置动态学习率

为优化训练过程，可以实现动态学习率调整策略。动态学习率可以根据训练的进展调整学习率，比如在训练过程中监测验证集上的性能，若性能未提升，则降低学习率。这种策略有助于增强模型的收敛性和稳定性。

4. 正式训练

结合以上步骤，通过调用训练函数、设置优化器和损失函数，开始正式的模型训练。在训练过程中，可以监控损失值和准确率的变化，确保训练的正常进行，并依据情况进行适当的调整，如施加早停策略或者调整学习率。

四、结果可视化

1. Loss与Accuracy图

为了评估训练的效果以及模型的学习状态，通常会绘制每个epoch的损失值和训练准确率的曲线图。通过这些图表，能够直观地观察训练过程中的动态变化、是否存在过拟合情况、以及模型趋向收敛的表现。

2. 指定图片进行预测

在模型训练完成后，为了验证其性能和效果，通常会随机选取或专门指定一些图像进行预测。通过可视化预测结果，可以检查模型对于特定样本的推断能力，并进一步调整模型参数以优化结果。

3. 模型评估

模型评估是对训练结果的系统总结与分析。通过在测试集上运行模型并计算各类性能指标（如准确率、F1得分和混淆矩阵），可以全面了解模型的分类性能。此外，可以与其他模型或基线性能进行比较，以确保所设计模型的有效性和优越性。