PyTorch图像分类教程 🧠

什么是图像分类？

图像分类是计算机视觉的核心任务之一，旨在通过深度学习模型将输入图像分配到预定义的类别中。PyTorch作为流行的深度学习框架，提供了灵活的工具链支持这一任务。

快速入门步骤

1. 环境准备

   • 安装PyTorch：点击此处获取安装指南
   • 导入必要库：

     import torch  
     from torch.utils.data import Dataset, DataLoader  
     

2. 数据加载与预处理

   • 使用torchvision处理图像数据：
   • 常见数据集：CIFAR-10、MNIST、ImageNet等

3. 模型构建

   • 基于nn.Module定义分类网络：
   • 示例代码：

     class SimpleCNN(torch.nn.Module):  
         def __init__(self):  
             super().__init__()  
             self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, 3)  
         def forward(self, x):  
             return self.conv1(x)  
     

训练与评估

• 训练循环：
• 评估指标：准确率、混淆矩阵、F1 Score等
• 优化技巧：数据增强、迁移学习、学习率调整

实战项目推荐

• 项目1：使用CIFAR-10训练图像分类器
• 项目2：基于ResNet的ImageNet分类实践
• 项目3：迁移学习在小数据集上的应用

扩展学习

• 深度学习理论：点击了解PyTorch高级技巧
• 工业级应用：探索图像分类在医疗领域的实践