PyTorch 图像分类器是使用 PyTorch 框架进行图像分类的实用工具。以下是一些关键信息和资源:
PyTorch 简介: PyTorch 是一个流行的开源机器学习库,特别适用于计算机视觉和自然语言处理。
安装 PyTorch: 在您的系统上安装 PyTorch,确保您已经安装了 Python。
图像分类基本概念: 图像分类是将图像数据映射到预定义类别的过程。常见的应用包括物体识别、图像搜索等。
PyTorch 图像分类器示例:
首先,您需要下载一个预训练的模型,例如 ResNet 或 VGG。
然后,您可以使用以下代码来创建一个简单的图像分类器:
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 加载预训练模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.eval() # 图像预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) # 加载图像 image = Image.open("path_to_image.jpg") image = transform(image).unsqueeze(0) # 进行预测 with torch.no_grad(): outputs = model(image) _, predicted = torch.max(outputs, 1)
更多资源:
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