pycharm下载VGG16模型

### 在 PyCharm 中首次运行 VGG16 模型的新手教程 #### 准备工作环境 为了在 PyCharm 中顺利运行 VGG16 模型，需先安装必要的依赖库并配置好开发环境。 确保已安装 Python 和 PyCharm IDE 后，创建一个新的虚拟环境来管理项目的依赖项。这可以通过 PyCharm 的内置工具完成，也可以使用命令行工具如 `venv` 或者 Anaconda 来实现。 接着，在该环境中安装 TensorFlow 及其他所需的包： ```bash pip install tensorflow==2.10.0 pillow matplotlib opencv-python h5py pyyaml cython lxml pip install imgaug tf_slim ``` #### 获取预训练模型 访问指定链接 http://download.tensorflow.org/models 并下载 VGG16 预训练权重文件[^1]。将其保存至项目目录下的适当位置（例如：`Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/data/imagenet_weights/vgg16.ckpt`），注意调整文件名为“vgg16”。 #### 修改代码以适应新模型 打开 `demo.py` 文件并将其中用于加载网络结构的部分由原来的 resnet 改为 vgg16。具体来说就是修改第 108 行的内容，使得程序能够正确读取新的模型定义。 #### 编写测试脚本 编写一段简单的 Python 脚本来验证 VGG16 是否可以正常工作。下面是一个基本的例子： ```python import tensorflow as tf from nets.vgg16 import vgg16 from datasets.factory import get_imdb from model.config import cfg, cfg_from_file import cv2 import numpy as np def test_vgg16(image_path): # 加载图像数据 image_data = cv2.imread(image_path) # 初始化会话和输入占位符 sess = tf.Session() net = vgg16(batch_size=1) net.create_architecture(sess, "TEST", 21, tag='default', anchor_scales=[8, 16, 32]) saver = tf.train.Saver() ckpt_filename = './data/imagenet_weights/vgg16.ckpt' saver.restore(sess, ckpt_filename) _im = cv2.resize(image_data, (cfg.TEST.SCALES[0], cfg.TEST.MAX_SIZE)) blobs = {'data': None} im_blob, im_scales = _get_blobs(_im) feed_dict = {net._image: im_blob} cls_prob, bbox_pred = sess.run([net.get_output('cls_prob'), net.get_output('bbox_pred')], feed_dict=feed_dict) if __name__ == '__main__': test_image = 'path_to_your_test_image.jpg' # 替换成实际图片路径 test_vgg16(test_image) ``` 此段代码展示了如何加载一张测试图片并通过 VGG16 进行推理处理。需要注意的是这里的 `_get_blobs()` 方法可能需要根据实际情况自行补充实现逻辑。 #### 执行与调试 利用 PyCharm 提供的强大调试功能逐步执行上述编写的测试函数，观察变量变化情况以及可能出现的错误提示信息以便及时修正问题。 通过以上步骤应该可以在本地计算机上成功启动基于 VGG16 的目标检测应用了！

### 如何在 PyCharm 中加载 VGG 模型进行深度学习开发 #### 准备工作环境 为了确保可以在 PyCharm 中顺利运行代码，需先安装必要的库。可以通过命令行工具 pip 安装这些依赖项： ```bash pip install torch torchvision matplotlib pandas numpy ``` #### 创建并配置 Python 虚拟环境 建议创建一个新的虚拟环境来管理项目的依赖关系。这有助于避免不同项目之间的版本冲突。 #### 编写加载 VGG 模型的脚本 下面是一个完整的例子，展示了如何在 PyCharm 中加载预训练好的 VGG16 模型，并对其进行适当调整以便用于特定的任务[^2]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from torch.nn import functional as F from PIL import Image import os device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" print(f"Using {device} device") # 加载本地保存的权重文件路径 model_path = './checkpoints/vgg16-397923af.pth' # 初始化未预先训练过的VGG16模型结构 model = models.vgg16(pretrained=False) # 将之前下载好的参数加载到新初始化的网络中去 if os.path.exists(model_path): model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device)) else: raise FileNotFoundError("Model weights not found.") # 如果需要冻结部分层，则可以这样做 for param in model.features.parameters(): param.requires_grad = False # 对分类器的最后一层做修改以适应新的类别数量 num_features = model.classifier[6].in_features features = list(model.classifier.children())[:-1] # 去掉最后一个线性层 features.extend([torch.nn.Linear(num_features, len(class_names))]) # 添加自定义输出大小的新线性层 model.classifier = torch.nn.Sequential(*features) # 移动模型至GPU/CPU上执行计算 model.to(device) def preprocess_image(image_path): """图像前处理""" transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img = Image.open(image_path) img_t = transform(img) batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0) return batch_t test_img = "./path_to_your_test_image.jpg" # 替换成实际测试图片的位置 input_tensor = preprocess_image(test_img).to(device) output = model(input_tensor) probabilities = F.softmax(output, dim=1)[0] predicted_class_idx = probabilities.argmax().item() confidence_score = probabilities[predicted_class_idx].item() print(f"The predicted class index is {predicted_class_idx}, with confidence score of {confidence_score:.4f}.") ``` 此段代码实现了如下功能： - 冻结特征提取部分(`model.features`)中的所有参数，防止其更新；仅允许最后几层参与反向传播优化过程 - 更改原有 `classifier` 层的设计，使其能够针对具体应用场景输出正确的类数目 - 提供了一个简单的函数来进行单张图片预测展示