Resnet50, and changed test error

natanielruiz

2017-07-07 93a4f337f2fd0280634024d2ff15790831813bed

 code/train_resnet_bins.py

@@ -91,9 +91,9 @@
    if not os.path.exists('output/snapshots'):
        os.makedirs('output/snapshots')

    # ResNet18 with 3 outputs.
    model = hopenet.Hopenet(torchvision.models.resnet.BasicBlock, [2, 2, 2, 2], 66)
    load_filtered_state_dict(model, model_zoo.load_url(model_urls['resnet18']))
    # ResNet50 with 3 outputs.
    model = hopenet.Hopenet(torchvision.models.resnet.Bottleneck, [3, 4, 6, 3], 66)
    load_filtered_state_dict(model, model_zoo.load_url(model_urls['resnet50']))
    
    print 'Loading data.'

@@ -109,8 +109,8 @@

    model.cuda(gpu)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam([{'params': get_ignored_params(model), 'lr': .0},
                                  {'params': get_non_ignored_params(model), 'lr': args.lr}],
    optimizer = torch.optim.Adam([{'params': get_ignored_params(model), 'lr': args.lr},
                                  {'params': get_non_ignored_params(model), 'lr': args.lr * 10}],
                                  lr = args.lr)

    print 'Ready to train network.'
@@ -137,11 +137,11 @@
                print ('Epoch [%d/%d], Iter [%d/%d] Losses: Yaw %.4f, Pitch %.4f, Roll %.4f'
                       %(epoch+1, num_epochs, i+1, len(pose_dataset)//batch_size, loss_yaw.data[0], loss_pitch.data[0], loss_roll.data[0]))

        # Save models at even numbered epochs.
        # Save models at numbered epochs.
        if epoch % 1 == 0 and epoch < num_epochs - 1:
            print 'Taking snapshot...'
            torch.save(model.state_dict(),
            'output/snapshots/resnet18_binned_epoch_' + str(epoch+1) + '.pkl')
            'output/snapshots/resnet50_binned_epoch_' + str(epoch+1) + '.pkl')

    # Save the final Trained Model
    torch.save(model.state_dict(), 'output/snapshots/resnet18_binned_epoch_' + str(epoch+1) + '.pkl')
    torch.save(model.state_dict(), 'output/snapshots/resnet50_binned_epoch_' + str(epoch+1) + '.pkl')