如何训练使用——电力设施红外检测数据集 1 输电线路绝缘子红外数据集 2 输电线路过热红外数据集 3 光伏板缺陷红外数据集 4 变压器红外数据集 5 开关柜设备红外检测数据集 绝缘套管红外数据集

步骤一：数据准备与预处理
数据集组织：确保您的数据集按照标准的机器学习项目结构进行组织。通常，这包括将数据分为训练集、验证集和测试集，并且每组数据都应有一个相应的子文件夹。
数据预处理：根据数据集的具体要求进行预处理，比如调整图像大小、亮度调节、旋转等。对于某些数据集，可能还需要进行额外的数据增强操作，以增加模型的鲁棒性。

数据标注：确保每张图像都具备完整的标注信息。如果提供的数据集采用Pascal VOC格式，则应仔细检查XML文件以确认每个对象的位置及类别描述均准确无误。
步骤二：选择合适的框架和模型
选择框架：根据您的具体需求选择主流的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）。这些工具提供了丰富的功能模块以辅助开发。
选择模型：依据您的任务类型（如图像分类、物体检测等）进行模型选择。对于图像分类任务而言，默认推荐使用ResNet、Inception或MobileNet等主流网络架构。
步骤三：编写代码
开发代码用于高效加载并预处理数据集。
构建模型：按照选定的框架与模型架构进行详细设计与编码实现。
设定超参数：明确指定关键超参数值（如学习率、批量大小等），并依据实际训练效果进行微调优化。
跟踪训练过程中的关键指标变化情况。
步骤四：部署与应用
将训练好的模型保存至指定位置（如最佳权重文件）以便后续调用。
将训练好的模型部署至服务器或其他平台运行（如云服务或本地环境）进行实际应用测试。
持续监测与更新：定期收集反馈意见并根据实际效果对模型进行优化调整。
注意事项：
保证所使用的数据集质量高（避免过拟合或欠拟合问题）。
合理分配GPU内存及其他硬件资源以支持高效的训练工作负载。
遵守相关法律法规要求，在处理敏感数据时需特别谨慎并采取适当的安全措施。
通过以上系统化的操作流程可有效利用电力设施红外检测数据开展图像分类等相关深度学习研究工作

数据说明

数据说明

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资料图

数据说明

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5 开关柜设备红外检测数据集

数据说明

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6 变电站绝缘套管红外检测数据集

数据说明

数据说明

首先，请您保证您的数据集应被配置为像下面这样设置的文件架构：

深色版本
data/
训练数据集目录
class1/
训练图像1.jpg
训练图像2.jpg
…
class2/
训练图像1.jpg
训练图像2.jpg
…
valid/
验证数据集目录
class1/
验证图像1.jpg
验证图像2.jpg
…
class2/
验证图像1.jpg
验证图像2.jpg
…
test/
测试数据集目录

python
引入os库
引入深度学习框架torch
引入图像处理工具包及其功能集transforms
从torch.utils.data导入数据加载器DataLoader
从torchvision.datasets导入图像文件夹ImageFolder
引入优化器Adam
引入损失函数CrossEntropyLoss
引入预训练模型resnet18

设置设备

device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)

数据预处理

该代码构建了一个图像预处理的transformation pipeline。该pipeline首先对输入图像进行尺寸调整以适应特定的数据集需求；随后将图像转换为张量格式；最后对张量数据执行标准化处理以符合深度学习模型的要求。

加载数据集

train_data is defined as the ImageFolder with root path set to "path/to/train/data" and transform set to the same transformation parameters.
valid_data is defined as the ImageFolder with root path set to "path/to/valid/data" and transform set to the same transformation parameters.
test_data is defined as the ImageFolder with root path set to "path/to/test/data" and transform set to the same transformation parameters.

创建数据加载器

训练数据加载器通过DataLoader函数配置参数来实现
Batch大小设为32，并且设置为True以确保数据在每次迭代时都会被打乱顺序
同样地
验证数据加载器同样使用DataLoader函数配置参数设置为不打乱顺序
测试数据加载器也采用相同的配置

初始化模型

该模型被部署为预训练的ResNet-18结构，并被移动至指定设备进行处理。
该模型的全连接层输入特征数量通过调用in_features属性获取。
通过将全连接层权重大小调整为len(train_data.classes)，并将其转移至目标设备继续处理。

定义损失函数和优化器

criterion = cross entropy loss.to(device)
optimizer = adaptive moment estimation (adam).with learning rate 0.001.

训练模型

运营流程模型采用...形式展示核心算法逻辑。
具体实现步骤如下：
首先初始化模型架构并配置训练超参数。
然后依次执行以下步骤：
参数初始化阶段包括损失函数设定与优化器选择。
模型训练环节采用批量数据加载与设备适配策略。
每一轮训练周期均记录关键性能指标数值。
最终收敛后完成模型持久化保存操作。
整个运算流程通过循环迭代机制自动完成指定训练周期任务。

    for phase in ['train', 'valid']:
        if phase == 'train':
            model.train()
        else:
            model.eval()
    
        running_loss = 0.0
        running_corrects = 0
    
        for inputs, labels in dataloaders[phase]:
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
    
            outputs = model(inputs)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)
            loss = criterion(outputs, labels)
    
            if phase == 'train':
                optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                optimizer.step()
    
            running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
            running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
    
        epoch_loss = running_loss / len(dataloaders[phase].dataset)
        epoch_acc = running_corrects.double() / len(dataloaders[phase].dataset)
    
        print(f'{phase} Loss: {epoch_loss:.4f} Acc: {epoch_acc:.4f}')
    
    print()
    
    return model
    
    
    
![](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-08-18/sukW45EH8lwMImPB2aAGtQY1DLrc.png)

调用训练函数

dataloaders = \{\texttt{\'train\'}: \texttt{train_loader}, \texttt{'valid'}: \texttt{valid\_loader}\}
trained_model = \texttt{train_model}(\texttt{model}, \texttt{criterion}, \texttt{optimizer}, \texttt{dataloaders}, \texttt{device})

测试模型

def test_model(model, dataloader, device):
model.eval()
correct = 0
total = 0

    with torch.no_grad():
    for data in dataloader:
        images, labels = data
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    accuracy = 100 * correct / total
    print(f'Test Accuracy: {accuracy}%')
    
    
    
![](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-08-18/4I1vPtC3QEiD2NnrbJVlaA7UkHqS.png)

该函数用于评估已训练好的模型 performance 在 test_loader 数据集上运行。这段代码演示了如何利用 PyTorch 框架结合 ResNet-18 网络实现图像分类任务的基本工作流程。请注意，在实际应用中你需要根据自己的数据集优化数据预处理步骤以及模型的具体参数设置。此外，你可以额外引入功能如过拟合 prevention措施、学习率衰减策略等以提升模型的整体表现。

旨在协助您深入掌握深度学习项目的应用流程。作为一个简化的情境,我们提供了一个演示文稿,展示了如何基于PyTorch框架构建基础卷积神经网络(CNN)模型,用于图像分类任务。具体而言,我们将主要采用'光伏板缺陷红外检测数据集'作为案例进行分析,但这一方法同样适用于其他类型的数据集。

准备环境
确保已安装以下软件包：

Python
PyTorch
torchvision
numpy
matplotlib
你可以使用pip安装它们：

bash
深色版本
python 深色版本
python 导入必要的库
numpy
numpy
matplotlib.pyplot
matplotlib.pyplot
torch
torchvision
torch.nn
torch.nn
torch.optim
torch.optim' 从 torch.utils.data' 导入 DataLoader
从 $torchvision' 导入 datasets, transforms
设定一些数据增强操作是为了处理图像数据'
设定数据增强操作包括缩放归一化等步骤'
这些操作对于提升模型性能至关重要'

dark theme version

python
深色版本
data_dir = ‘./data’
batch_size = 32

train_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform)
val_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'valid'), transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'test'), transform=transform)

搭建训练数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
搭建验证数据加载器 val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
搭建测试数据加载器 test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
构建基本模型 构建一个基础卷积神经网络架构 model = ...

深色主题版本
类Net继承自nn.Module
在类Net的__init__方法中调用父类模块的初始化函数
将卷积层参数设置为3个输入通道、6个输出通道以及5x5大小的卷积核
建立池化层节点数量为2x2并应用最大值池化操作
添加第二个卷积层将前一层输出与6个通道转换为16个通道并保持5x5的空间维度
建立全连接层将16乘以5乘以5的空间特征映射转换为120维特征向量
再建立一个84维的全连接层最后通过一个2维的全连接层实现分类任务
假设该网络仅用于区分两种类别

    def forward(self, x):
    x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
    x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
    x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = F.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x

网络架构定义为Net类
定义损失函数与选择优化器
python
深色版本
初始化损失函数为Cross Entropy Loss
选择Stochastic Gradient Descent optimizer作为优化方法
开始模型训练过程
n_epochs = 10
遍历各个训练轮次：
在每个轮次中初始化累计损失为0.0
加载当前批次数据集：
提取输入样本与标签信息： inputs, labels = data
执行反向传播并更新权重： optimizer.zero_grad()

    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    running_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')

验证模型
python
深色版本
correct_num = 0
total_num = 0
with torch.no_grad():
for batch in val_loader:
images, labels = batch
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
total_num += labels.size(0)
correct_num += (predicted == labels).sum().item()

执行操作后显示结果
exec("print('Accuracy of the network on the validation set: %d %%' % (100 * correct / total))")
测试模型
python
深色版本
初始化正确预测数为零
correct = 0
初始化总样本数为零
total = 0
with torch.no_grad():
遍历测试数据集
for data in test_loader:
获取当前批次图像和标签
images, labels = data
使用模型进行推理得到输出结果
outputs = model(images)
找到输出结果的最大值及其索引以获得预测类别
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
累加当前批次的总样本数量到总样本数中
total += labels.size(0)
累加当前批次中正确预测的数量到正确预测总数中
correct += (predicted == labels).sum().item()

输出结果为模型在测试集上的正确率：%d %%。
以上代码构建了基础架构框架，请根据具体项目需求进行相应的优化与改进。
需要注意的是，在实际应用中可能会引入更为复杂的模型架构、更加详尽的数据预处理流程以及更加细致的参数优化方法。