PyTorch 图像分类教程

图像分类是计算机视觉领域的一个重要应用，它可以帮助我们识别和分类图片中的对象。在本文中，我们将使用 PyTorch 框架来学习如何进行图像分类。

教程内容

1. 环境搭建

   • 安装 PyTorch
   • 准备数据集

2. 数据预处理

   • 数据加载
   • 数据增强

3. 模型构建

   • 卷积神经网络 (CNN)
   • 定义损失函数和优化器

4. 训练模型

   • 训练过程
   • 评估模型

5. 模型部署

   • 使用模型进行预测
   • 模型优化

实践示例

以下是一个简单的图像分类示例：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 加载数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True)

# 定义模型
net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
net.fc = torch.nn.Linear(net.fc.in_features, 10)

# 训练模型
# ... (省略具体训练代码)

# 评估模型
# ... (省略具体评估代码)

扩展阅读

更多关于 PyTorch 图像分类的教程，请访问 PyTorch 官方文档。

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