这是一个关于使用 PyTorch 进行计算机视觉的教程。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，特别适合于图像和视频处理。

基础概念

  • 神经网络：是模仿人脑工作原理的计算模型，用于识别复杂模式。
  • 卷积神经网络 (CNN)：是专门用于图像识别的神经网络。
  • PyTorch：是一个开源的深度学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发。

实践步骤

  1. 安装 PyTorch：首先，您需要安装 PyTorch。您可以访问PyTorch官网获取安装指南。
  2. 导入必要的库：在您的 Python 脚本中，导入 PyTorch 和其他必要的库。
import torch
import torchvision
  1. 加载数据集：使用 PyTorch 的 torchvision 库，可以轻松加载常见的数据集。
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
  1. 创建模型：定义一个 CNN 模型。
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = torch.flatten(x, 1) # flatten all dimensions except batch
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()
  1. 训练模型：使用训练数据训练模型。
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

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

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        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')
  1. 评估模型：使用测试数据评估模型。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

扩展阅读

希望这个教程能帮助您开始使用 PyTorch 进行计算机视觉项目！

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