本文使用预训练的Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类，基于portch框架。
数据集说明
数据集存放目录为： used_dataset , 共200张图片，标签为：benign(良性）、malignant(患病)。
数据集划分如下：
代码目录介绍
- args.py 存放训练和测试所用的各种参数。 –mode字段表示运行模式：train or test. –model_path字段是训练模型的保存路径。 其余字段都有默认值。
- create_dataset.py 该脚本是用来读json中的数据的，可以忽略。
- data_gen.py 该脚本实现划分数据集以及数据增强和数据加载。
- main.py 包含训练、评估和测试。
- transform.py 实现图片增强。
- utils.py 存放一些工具函数。
- models/Res.py 是重写的ResNet各种类型的网络。
- checkpoints 保存模型
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main.py 脚本介绍
main()函数 实现模型的训练和评估
step1: 加载数据
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step2: 构建模型
step3: 模型的训练和评估
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train()函数 每个epoch下的模型训练过程
主要实现每个批次下梯度的反向传播，计算accuarcy 和 loss, 并更新，最后返回其均值。
val()函数 每个epoch下的模型评估过程
主要代码与train()函数一致，但没有梯度的计算，还有将model.train()改成model.eval()。
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test()函数 模型的测试
实验结果
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