从入门到精通，实现基于PaddlePaddle的宝石分类器

2023-11-17 06:38:55

构建基于 PaddlePaddle 的宝石分类器：从零开始的指南

摘要

宝石分类在珠宝鉴定、图像搜索等领域至关重要。本教程将引导您使用 PaddlePaddle 框架构建和训练一个强大的宝石分类器，涵盖从数据预处理到模型评估的各个阶段。通过代码示例和详细的解释，您将掌握构建和部署宝石分类器的核心概念。

数据预处理：为训练模型做好准备

数据预处理是构建分类器的第一步，它涉及加载和准备图像数据。在我们的案例中，我们将使用 Kaggle 的宝石数据集，其中包含超过 10,000 张宝石图像，分为 10 类。

import numpy as np
import pandas as pd
import cv2

# 加载图像数据
images = []
labels = []
for i in range(1, 11):
    path = f'data/gemstones/class{i}/'
    for filename in os.listdir(path):
        image = cv2.imread(os.path.join(path, filename))
        images.append(image)
        labels.append(i)

# 将图像转换为张量
images = np.array(images)
labels = np.array(labels)

接下来，我们需要对图像进行预处理，包括调整大小、规范化像素值和转换为张量。

# 调整图像大小
images = cv2.resize(images, (224, 224))

# 规范化像素值
images = images / 255.0

# 将图像转换为张量
images = torch.from_numpy(images).float()
labels = torch.from_numpy(labels).long()

模型构建：使用 ResNet-18 模型

我们选择 ResNet-18 作为我们的基础模型，因为它在图像分类任务中表现出色。我们将使用预训练的 ResNet-18 模型，并在其顶部添加一些卷积层和全连接层。

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

模型训练：调整模型参数

模型训练的目标是优化模型参数，使其能够有效区分宝石类型。我们将使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

模型评估：衡量性能

模型训练完成后，我们需要评估其性能。我们将使用测试数据来计算模型的准确性和泛化能力。

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader):
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'Accuracy: {100 * correct / total}')