len怎么用python

好的，下面是基于

和

模型

猫狗分类的代码。我们将使用一个包含猫和狗的数据集，其中有25000张训练图像和12500张测试图像。

首先，我们需要安装

和torchvision库：

 !pip install torch torchvision 

然后，我们需要下载数据集并将其拆分为训练集和测试集。你可以使用以下代码下载数据集：

 !wget https://www.dropbox.com/s/0yzyf7bojd8xu9w/cat_dog_dataset.zip !unzip cat_dog_dataset.zip 

接下来，我们将使用以下代码来加载数据集并进行必要的预处理：

 import torch import torchvision.transforms as transforms from torchvision.datasets import ImageFolder  #设置数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])  #加载数据集 train_dataset = ImageFolder('cat_dog_dataset/train', transform=transform) test_dataset = ImageFolder('cat_dog_dataset/test', transform=transform)  #设置批量大小 batch_size = 32  #创建数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) 

现在我们已经准备好开始构建模型了。我们将使用经典的

-5模型，该模型适用于图像分类任务。下面是

-5模型的

：

 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F  class LeNet (nn.Module): def __init__(self): super( LeNet , self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2)  def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool1(x) x = F.relu(self.conv2(x)) x = self.pool2(x) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x 

我们定义了一个包含两个

层和三个全连接层的

类。我们使用ReLU激活函数来增加非线性性，并且使用最大池化层来减少空间维度。

现在，我们将实例化

类并定义我们想要使用的优化器和损失函数：

 #实例化模型 model = LeNet ()  #定义优化器和损失函数 learning_rate = 0.001 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 

我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行训练。现在，我们可以开始训练模型：

 #设置训练参数 num_epochs = 10 total_step = len(train_loader)  #训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): #前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels)  #反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()  #记录训练状态 if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) 

在每个epoch中，我们遍历训练数据加载器并执行前向传播、反向传播和优化步骤。我们还打印了在每个epoch中的损失值以进行训练状态的记录。

现在，我们已经训练好了模型，我们可以在测试集上测试它的性能：

 #测试模型 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: #前向传播 outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item()  print('Test Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total)) 

我们计算了模型在测试集上的准确率。现在，我们已经

了一个基于

和

模型的猫狗分类器。

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