PyTorch 图像处理教程

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的图像处理功能。以下是一些基本的 PyTorch 图像处理教程。

安装 PyTorch

首先，确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

加载和预处理图像

在 PyTorch 中，你可以使用 torchvision.transforms 来预处理图像。

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
])

image = Image.open('path_to_image.jpg')
image = transform(image)

图像分类

以下是一个简单的图像分类示例：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    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

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 保存模型
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')

扩展阅读

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