1.2 ميغابايت

[وصف الموارد]

基于HAM10000数据集实现皮肤癌分类python源码+使用说明.zip

这是一个用于训练图像分类模型的代码。在运行代码之前，用户需要安装以下依赖库：argparse, os, pandas, numpy, PIL, datasets, torchvision, tqdm和transformers。用户还需要从Hugging Face上下载所需的预训练模型。

参数说明

– `–metadata_path`：metadata文件的路径。默认为”./archive/HAM10000_metadata.csv”。

– `–images_dir`：图像文件夹的路径。默认为”./archive/HAM10000_images/”。

– `–model_dir`：预训练模型的路径。默认为”../model/vit-large-patch16-224-in21k”。

– `–checkpoints_dir`：保存检查点文件的文件夹路径。默认为”./checkpoints”。

– `–learning_rate`：学习率。默认为1e-5。

– `–batch_size`：批大小。默认为64。

– `–epochs`：训练轮数。默认为5。

– `–warmup_ratio`：预热步骤的比例。默认为0.1。

– `–split`：训练-验证数据集的分割比例。默认为0.8。

– `–gpu`：指定使用哪张GPU。默认为”0″。

– `–logging_steps`：每隔多少步记录一次训练日志。默认为50。

用户可以在命令行中传递这些参数，例如：

"قذيفة

python train-hf.py –metadata_path ./archive/HAM4000_metadata.csv \

–images_dir ./archive/HAM10000_images/ \

–checkpoints_dir ./checkpoints \

–learning_rate 1e-4 \

–batch_size 64 \

–epochs 20 \

–warmup_ratio 0.1 \

–model_dir ../model/vit-large-patch16-224-in21k \

–gpu 5,6,7 \

–logging_steps 1

“`

在代码运行过程中，会执行以下步骤：

1. 读取metadata文件，获取图像文件名和标签。

2. 将图像读入内存，并随机打乱。

3. 将数据集划分为训练集和验证集。

4. 对图像进行预处理，包括随机裁剪、归一化和转换为tensor。

5. 加载预训练模型，构建分类器。

6. 训练模型，并在验证集上评估模型性能。

7. 在训练过程中，每隔logging_steps步记录一次训练日志，包括损失值、准确率等指标。

8. 在训练结束后，保存模型的权重文件到checkpoints_dir文件夹中。

[ملاحظات]

该项目是个人毕设/课设/大作业项目，代码都经过本地调试测试，功能ok才上传，高分作品，可快速上手运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。

هذا المورد مخصص بشكل أساسي للطلاب أو المدرسين أو الممارسين في تخصصات الحاسوب والاتصالات والذكاء الاصطناعي والأتمتة وغيرها من التخصصات ذات الصلة لتنزيله واستخدامه، ويمكن استخدامه أيضًا كتصميم الدورة التدريبية النهائية، أو عمل الدورة التدريبية، أو تصميم التخرج.

المشروع ككل له قيمة تعليمية عالية! يمكن تعديل القدرة الأساسية القوية وتعديلها على هذا الأساس لتحقيق وظائف مختلفة.

欢迎下载使用，也欢迎交流学习！

تنزيل الموارد

سعر التنزيل لهذا المورد هو46.0العملات الذهبية من فضلك أولاًتسجيل الدخول

بيان الموارد (يعتبر الشراء موافقة على هذا البيان):
1 - أي عملية في منصة الموقع تعتبر قد قرأت ووافقت على الجزء السفلي من اتفاقية التسجيل في الموقع وإخلاء المسؤولية، وقد كانت موارد هذا الموقع منخفضة للغاية، ولا تقدم الدعم الفني
2 - قد يكون عنوان القرص الصافي المشترك لبعض مستخدمي الشبكة غير صالح، مثل حدوث عطل، يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى خدمة العملاء الرمز711cn#P5Tq.com (استبدل # بـ @) سيتم إرسال
3 - يوفر هذا الموقع جميع الموارد القابلة للتحميل (البرمجيات وغيرها) الموقع لضمان عدم وجود تغييرات سلبية؛ ولكن هذا الموقع لا يمكن أن يضمن دقة وأمن وسلامة الموارد، يقوم المستخدم بالتحميل حسب تقديره الخاص، ونحن نتواصل للتعلم لغرض ليس كل شفرة المصدر ليست 100% خالية من الأخطاء أو لا أخطاء؛ تحتاج إلى أن يكون لديك أساس معين لتكون قادرًا على قراءة وفهم الكود، لتتمكن من تعديل التصحيح! الشيفرة وحل الأخطاء. في الوقت نفسه، يجب على مستخدمي هذا الموقع أن يفهموا أن متجر كود المصدر لا يمتلك أي حقوق للبرامج المتوفرة للتحميل، فحقوق النشر تعود للمالك القانوني للمورد.
4 - جميع الموارد الموجودة على هذا الموقع لأغراض التعلم والبحث فقط، يرجى حذفها في غضون 24 ساعة من الموارد التي تم تنزيلها، ولا تستخدم لأغراض تجارية، وإلا فإن النزاعات القانونية الناشئة عن الموقع وناشر الموقع ذات المسؤولية الجانبية ولن يتحملها!
5 - نظرًا لطبيعة الموارد القابلة للاستنساخ، فإنه بمجرد شرائها تكون غير قابلة للاسترداد، فإن رصيد إعادة الشحن غير قابل للاسترداد أيضًا