犬と猫の分類をPytorchでファインチューニングをしてやってみた - Qiita

はじめに コチラの書籍でPytorchの勉強をしているのですが、実際に使わないと理解できないと思ったので、Kaggleの犬猫コンペをPytorchを使ってやってみた記録です。 モデルにはefficientnetB7を使ってファインチューニングを行いました。 環境 Google colabを使います。 Pytorch: 1.9.0+cu102 python: 3.7.11 実装の流れ 1.データの用意 2.データの前処理 3.データセットの作成 4.データローダーの作成 5.モデルの構築 6.損失関数、最適化アルゴリズムの定義 7.学習・検証 8.テストデータで推論 となります。1つずつ紹介します。 1. データの用意 今回の犬猫コンペの画像データは容量が重いのでGoogleDriveにアップロードするのもそこからデータ読み込ませるのも時間がかかります。 ですのでcolabのcontent直