PyTorch搭建高效的Cifar10推理测试脚本，助力分类模型优化

2023-10-17 12:58:52

前言

计算机视觉领域中，神经网络模型的评估和优化至关重要。PyTorch框架作为构建和训练深度学习模型的强大工具，为我们提供了灵活便捷的方式来搭建推理测试脚本。本文将深入探讨如何使用PyTorch编写Cifar10数据集的推理测试脚本，并分享分类模型优化的思路，助力我们提升模型的性能。

编写推理测试脚本

数据集准备

首先，我们需要加载并预处理Cifar10数据集。Cifar10包含6万张32x32大小的RGB图像，分为10个类别。我们可以使用PyTorch内置的torchvision.datasets模块轻松加载数据集：

import torchvision
import torch
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)

test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)

模型加载

接下来，我们需要加载预先训练好的分类模型。本文中，我们将使用PyTorch预训练的ResNet18模型作为示例：

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

编写推理脚本

有了数据集和模型后，我们可以编写推理测试脚本了。该脚本主要负责将数据输入模型，进行预测，并计算准确率：

def test(model, test_loader):
  model.eval()
  test_loss = 0
  correct = 0
  total = 0

  with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
      images, labels = data
      outputs = model(images)
      loss = criterion(outputs, labels)
      test_loss += loss.item()
      _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
      total += labels.size(0)
      correct += (predicted == labels).sum().item()

  print(f'Test Loss: {test_loss / len(test_loader)}')
  print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total}%')