使用torchvision.models.vgg进行图像分类任务中的超参数调优

在图像分类任务中，VGG是一种常用的深度卷积神经网络架构。它有许多不同的变种，其中包括VGG11、VGG13、VGG16和VGG19等。这些模型的超参数包括网络的深度、卷积核大小和数量、全连接层的大小等。

要使用torchvision.models.vgg进行图像分类任务的超参数调优，可以按照以下步骤进行：

1. 引入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models

2. 加载VGG模型并替换最后一层全连接层：

model = models.vgg16(pretrained=True)
model.classifier[6] = nn.Linear(4096, num_classes)  # 替换最后一层全连接层

其中，num_classes为分类任务中的类别数量。如果需要调整其他超参数，可以根据具体模型结构进行调整。

3. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum)

其中，learning_rate为学习率，momentum为动量。

4. 加载数据集及数据预处理：

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)

其中，train_dataset和test_dataset为训练集和测试集的数据集对象，可以使用torchvision.datasets中的数据集类进行加载。

5. 模型训练和验证：

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for images, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in test_loader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    accuracy = 100 * correct / total
    print('Epoch {}/{} Loss: {:.4f} Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item(), accuracy))

在训练循环中，首先将梯度置零，然后通过前向传播和反向传播计算并更新模型的参数。在验证过程中，将模型设置为评估模式，并计算分类准确率。

6. 超参数调优的例子：

learning_rates = [0.01, 0.001, 0.0001]
momentums = [0.9, 0.8, 0.7]
num_epochs = 10

best_accuracy = 0.0
best_lr = None
best_momentum = None

for lr in learning_rates:
    for momentum in momentums:
        model = models.vgg16(pretrained=True)
        model.classifier[6] = nn.Linear(4096, num_classes)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum)
        
        for epoch in range(num_epochs):
            # ...
        
        if accuracy > best_accuracy:
            best_accuracy = accuracy
            best_lr = lr
            best_momentum = momentum

print('Best learning rate: {}, best momentum: {}, best accuracy: {:.2f}%'.format(best_lr, best_momentum, best_accuracy))

在这个例子中，我们尝试了不同的学习率和动量组合，并记录了 的学习率、动量和分类准确率。这个例子提供了一种基本的超参数调优方式，可以根据实际情况进行修改和扩展。