「ModelScope可视化微调」：如何用可视化方式微调深度学习的参数？ | 代码实现+案例演示

ModelScope可视化微调的代码主要包括以下几个部分：

1、导入所需库

2、加载预训练模型

3、准备数据集

4、定义损失函数和优化器

5、进行微调

6、评估模型性能

导入所需库

这段代码首先导入了所需的库，然后加载了预训练模型，接着，准备了训练和测试数据集，并定义了损失函数和优化器，在微调过程中，进行了多个epoch的训练，并在每个epoch后输出了当前的损失值，评估了模型在测试集上的性能。

加载预训练模型

这段代码首先导入了所需的库，然后加载了预训练模型

准备数据集

这段代码首先导入了所需的库，接着，准备了训练和测试数据集，并定义了损失函数和优化器

定义损失函数和优化器

这段代码首先导入了所需的库，接着，准备了训练和测试数据集，并定义了损失函数和优化器

下面是详细的代码实现：

1. 导入所需库import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom modelscope import VisualizationModel2. 加载预训练模型model = VisualizationModel()model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pth'))3. 准备数据集transform = transforms.Compose([    transforms.Resize((224, 224)),    transforms.ToTensor(),    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])train_dataset = datasets.ImageFolder(root='train_data', transform=transform)train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)4. 定义损失函数和优化器criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)5. 进行微调num_epochs = 10for epoch in range(num_epochs):    running_loss = 0.0    for i, data in enumerate(train_loader, 0):        inputs, labels = data        optimizer.zero_grad()        outputs = model(inputs)        loss = criterion(outputs, labels)        loss.backward()        optimizer.step()        running_loss += loss.item()    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / (i + 1)}')6. 评估模型性能test_dataset = datasets.ImageFolder(root='test_data', transform=transform)test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=false)correct = 0total = 0with torch.no_grad():    for data in test_loader:        images, labels = data        outputs = model(images)        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)        total += labels.size(0)        correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')

这段代码首先导入了所需的库，然后加载了预训练模型，接着，准备了训练和测试数据集，并定义了损失函数和优化器，在微调过程中，进行了多个epoch的训练，并在每个epoch后输出了当前的损失值，评估了模型在测试集上的性能。

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