1.2MBZIP

[Description des ressources]

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：

“`shell

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。

[Remarques]

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。

该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。

项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。

欢迎下载使用，也欢迎交流学习！

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