马铃薯病害识别（VGG-16复现）
VGG16-Pytorch实现马铃薯病害识别
🍨 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、手动搭建VGG-16模型
1. 搭建模型
2. 查看模型详情
三、 训练模型
1. 编写训练函数
2. 编写测试函数
3. 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
- 检查 GPU 可用性：确保你的计算机具有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，并且已正确安装驱动程序。
- CUDA 和 cuDNN 版本：确认安装了与 PyTorch/TensorFlow 版本兼容的 CUDA 和 cuDNN。
- 使用 GPU 进行运算：在代码中确保将模型和输入数据移动到 GPU 上，以利用加速计算。
2. 导入数据
- 数据来源：明确数据集的来源和格式，是否需要进行额外的处理（如下载、解压等）。
- 数据预处理：考虑进行数据规范化（如缩放到0-1范围）和增强（如随机裁剪、旋转等）以增加模型的泛化能力。
- 标签格式：确保数据标签的格式正确，能够与模型输出匹配。
3. 划分数据集
- 训练集、验证集和测试集：明确分配比例，通常使用 70%-80% 数据用于训练，10%-20% 用于验证，剩余的用于测试。
- 随机性：确保在划分数据集时使用随机种子，以便于复现结果。
- 数据加载器：使用合适的数据加载器（如 PyTorch 的 DataLoader），确保数据能够按照 batch 进行迭代。
二、手动搭建 VGG-16 模型
1. 搭建模型
- 层次结构：关注 VGG-16 的固定结构，包括卷积层、激活函数（ReLU）、池化层和全连接层。
- 参数初始化：考虑适当的权重初始化方法（如 Xavier 或 He 初始化），以帮助模型更快收敛。
- 输出层：确保输出层的神经元数量与分类任务的类别数量匹配。
2. 查看模型详情
- 打印模型结构：利用工具函数展示模型层及参数数量，确保搭建的模型符合预期。
- 配置模型：注意保存模型的配置，方便后续加载和复用。
三、训练模型
1. 编写训练函数
- 训练循环：确保控制训练轮数与每个 epoch 的 batch 处理。
- 损失函数：选择合适的损失函数（如交叉熵），确保与任务相符。
- 优化器：选择适合的优化器（如 Adam 或 SGD），并考虑设置学习率及其衰减策略。
2. 编写测试函数
- 模型评估：确保在测试集上评估模型性能，记录准确率、损失值等指标。
- 避免数据泄漏：在测试时，不应使用训练数据，保证模型评估的公正性。
3. 正式训练
- 监控训练过程：定期检查训练损失和验证损失，提前终止训练以防过拟合。
- 保存模型：在训练过程中适时保存最佳模型参数，以便后续使用。
四、结果可视化
1. Loss 与 Accuracy 图
- 可视化工具：选择适当的可视化库（如 Matplotlib）以绘制训练过程中的损失和准确率曲线。
- 分析趋势：观察训练和验证曲线，识别过拟合、欠拟合等问题。
2. 指定图片进行预测
- 单张图像处理：确保测试单张图像的预处理步骤与训练一致（如归一化、调整尺寸）。
- 结果解释：能够直观地展示模型的预测结果和真实标签，方便进行结果的分析。
3. 模型评估
- 综合评估指标：除了准确率，考虑使用其他评估指标（如混淆矩阵、F1-score、ROC 曲线等）来全面评估模型性能。
- 灵活性：根据不同的数据集需求，调整评估策略以获得最佳模型表现。