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@@ -241,3 +241,103 @@
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df_test['pred'] = pred
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### 追加コード
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```python
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#train_Dataloader
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import torch
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image_dataloaders = {
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+
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+
'train': torch.utils.data.DataLoader(image_datasets['train'], batch_size=4,shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True),
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+
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+
'val': torch.utils.data.DataLoader(image_datasets['val'], batch_size=4,shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True),
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}
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train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(image_datasets['train'],
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batch_size=4,
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shuffle=True,
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num_workers=0,
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drop_last=True)
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val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(image_datasets['val'],
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batch_size=4,
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shuffle=False,
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num_workers=0,
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drop_last=True)
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#train_model呼び出し
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dataset_sizes = {'train':train_dataloader, 'val':val_dataloader}
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train_model(model_ft,dataset_sizes,criterion,optimizer,40,False)
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#学習済みmodelのロード,loaded_modelの定義
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import pickle
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import torch.nn as nn
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import torch
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from torchvision import datasets, models, transforms
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DEVICE= "cpu"
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def get_model(target_num,isPretrained=False):
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model_ft = models.resnet18(pretrained=isPretrained)
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+
model_ft.fc = nn.Linear(512, target_num)
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model_ft = model_ft.to(DEVICE)
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return model_ft
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best_model = get_model(target_num=2)
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+
# モデルを保存する
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modelname = './original_model_39.pth'
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pickle.dump(best_model, open(modelname, 'wb'))
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+
# 保存したモデルをロードする
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loaded_model = pickle.load(open(modelname, 'rb'))
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質問内容の修正
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@@ -10,6 +10,10 @@
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testデータ推論時に、正常品1,欠陥品0と出力されるようにしたい。
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ハイパラメータの設定が上手くいっていないため出力がおかしなことになっていると考えている。
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(学習率、モーメンタムなど、)
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質問内容の修正
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@@ -8,6 +8,12 @@
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testデータ推論時に、正常品1,欠陥品0と出力されるようにしたい。
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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