paddle paddle CNN宝石识别

时间: 2025-05-21 09:08:25 浏览: 15
### 使用 PaddlePaddle 实现 CNN 进行宝石图像分类 要使用 PaddlePaddle 框架实现卷积神经网络 (CNN) 来完成宝石图像分类任务,可以从以下几个方面入手: #### 1. 数据准备 数据集的质量直接影响模型的效果。对于宝石识别任务,需要收集并标注足够的宝石类别样本。如果已有公开的数据集,则可以直接下载;如果没有合适的开源数据集,可能需要自行采集和标注。 - **数据预处理**:通常包括调整大小、裁剪、翻转以及颜色增强等操作以增加数据多样性[^3]。 ```python import paddle.vision.transforms as T transform = T.Compose([ T.Resize((224, 224)), # 调整尺寸到适合输入网络的大小 T.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 T.ToTensor(), # 将图片转换成张量 T.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) # 归一化处理 ]) ``` #### 2. 构建 CNN 模型 基于 PaddlePaddle 的 `paddle.nn` 模块构建自定义的 CNN 结构或者直接调用飞桨 API 中已有的经典网络结构如 ResNet 或 MobileNet 等作为基础骨架网[^1]。 下面是一个简单的两层卷积加全连接层的例子: ```python import paddle from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear class SimpleCNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() # 卷积层1: 输入通道数=3(彩色图), 输出通道数=32, 卷积核大小=3x3 self.conv1 = Conv2D(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=(3, 3)) self.pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) # 卷积层2: 输入通道数=32, 输出通道数=64, 卷积核大小=3x3 self.conv2 = Conv2D(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=(3, 3)) self.pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) # 全连接层用于最终分类 self.fc = Linear(in_features=64 * 54 * 54, out_features=num_classes) def forward(self, x): x = self.pool1(paddle.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(paddle.relu(self.conv2(x))) # 展平特征向量以便送入全连接层 x = paddle.flatten(x, start_axis=1) x = self.fc(x) return x ``` 注意这里的 `num_classes` 应该设置为目标宝石类别的数量。 #### 3. 训练过程配置 选择优化器、损失函数,并设定好批量大小(batch size),迭代次数(epoch)以及其他超参比如学习率(lr)[^4]。 ```python model = SimpleCNN() # 定义交叉熵损失函数 loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss() # Adam优化算法 opt = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()) for epoch in range(num_epochs): model.train() for batch_id, data in enumerate(train_loader()): imgs, labels = data predicts = model(imgs) loss = loss_fn(predicts, labels) loss.backward() # 反向传播计算梯度 opt.step() # 更新参数 opt.clear_grad() # 清除梯度 if batch_id % log_freq == 0: print(f"Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Loss: {loss.numpy().item():.4f}") ``` #### 4. 测试评估 最后,在测试集中验证模型表现如何,记录准确率等相关指标。 ---
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