📸 PyTorch 图像分类教程指南
欢迎来到PyTorch图像分类学习专区！以下将为您梳理从零开始构建图像分类模型的核心步骤：
环境准备
- 安装PyTorch：
pip install torch torchvision - 配置CUDA加速（如需）：查看GPU加速指南
- 安装PyTorch：
数据处理流程
- 使用
torchvision.datasets加载数据集 - 通过
torchvision.transforms实现数据增强（如旋转、裁剪、归一化） - 构建数据加载器：
DataLoader与Dataset类结合使用
- 使用
模型构建要点
- 选择经典架构：ResNet、VGG、MobileNet等
- 自定义网络层：使用
nn.Sequential组合卷积层与全连接层 - 添加分类头：
nn.Linear输出与类别数相匹配的特征维度
训练与评估技巧
- 设置优化器：推荐使用
Adam或SGD - 定义损失函数：交叉熵损失
nn.CrossEntropyLoss - 实现训练循环：包含前向传播、反向传播与参数更新
- 添加验证集监控：查看模型评估方法
- 设置优化器：推荐使用
应用优化方向
- 模型压缩：使用
torch.quantization进行量化部署 - 预测加速：引入
torchscript实现模型导出与优化 - 集成迁移学习：基于预训练模型进行微调
- 模型压缩：使用
需要更多实战案例可前往：PyTorch图像分类实战项目 深度探索！